固有技術に優るとも劣らない共通技術が統計的な素養であり、これを重要視する技術者の育成と、企業風土の醸成が喫緊の課題となっている。実験は問題の解決を目的とし、技術者自身に対して現状より良い結果を期待する。その分野の専門家である技術者は実験結果に予断を持っているが、これが強すぎると正しい結論を導き出せないおそれがある。目的に合致した実験計画と、統計的データ解析が必要となる所以である。
　ここでは、データに伴う実験誤差への配慮に始まり、知識ゼロから統計的データ解析を学び、効率の良い実験のやり方と、得られたデータの正しい解析法を修得する。また、効率が高く精度のよい実験計画としては直交実験が知られており、直交表を取り上げ、その実践法とデータの解析方法を解説する。

1. 1日目
   1. 統計的方法に入る前に:概念と事実の違い
   2. 統計的方法の基礎:事実に基づく統計的な見方・考え方
   3. データが従っている確率分布
      • 正規分布
      • カイ2乗分布
      • t分布
      • F分布
   4. 統計的推測 (検定と推定) :データから仮説を検証し、平均値を推定
   5. 有意水準:確率がどれくらい低ければ無視できるのか
   6. 得られたデータの解析方法 (1)
      • 平均値の検定
      • 平均値の差の検定
   7. 得られたデータの解析方法 (2)
      • 対応のある母平均の差の検定
      • 分散の検定
2. 2日目
   1. データの構造:データは要因効果に誤差が加わっている
   2. 分散分析 (1元配置,2元配置) :誤差に対して要因効果が大きいか否か
   3. 簡単な直交表実験の体験:上皿天秤の実験で直交表の御利益を知る
   4. 実験計画法:実験はなぜ計画的におこなうべきなのか
   5. 直交表実験の計画と割り付け
      • 直交表実験とは
      • 直交表実験の実践方法
   6. 直交表実験データの解析:直交表実験で得たデータの解析方法
   7. 回帰分析 (相関と回帰の違い) :実験データを関数形で表現して解析する
   8. まとめと今後へのアドバイス
      • ランダマイズの重要性
      • 誤差の認識 など
• 質疑応答