幅広い分野において、いろいろな要因が絡み合った複雑な問題を解決する手法として、実験計画法は用いられています。実験計画法では、どのようにして効率的にデータを取るのか、そして、得られたデータをどう解析するのかに対する明快な回答を示してくれます。
　本講座では、統計の基礎知識からさまざまな検定と推定の考え方を学んでいただきます。解析手法や計算方法だけでなく、どのような仕組みで解析が行われるのかもわかりやすく紹介します。また、Excelを使っていろいろな実験計画法の解析を実際に体験していただきます。

1. 実験計画法の魅力
   1. 実験計画法とは
   2. 推測の確からしさ
   3. 実験計画法でわかること
2. 統計的手法の基礎
   1. 母集団と標本
   2. 正規分布
   3. 標本平均と標本分散
   4. 仮説検定
   5. 推定の方法
   6. 母平均の検定と推定
   7. 母分散の検定と推定
3. 実験計画法の基礎
   1. 一元配置実験の仕組み
   2. 一元配置実験の分散分析
   3. 一元配置実験における推定と予測
   4. 交互作用
   5. 二元配置実験の仕組み
   6. 二元配置実験の分散分析
   7. プーリング
   8. 二元配置実験における推定と予測
4. 直交配列表実験
   1. 要因効果の仕組み
   2. 2水準直交配列表による実験の計画
   3. 要因の割り付け
   4. 直交配列表実験の分散分析
   5. 最適水準における推定と予測
   6. 実験の効率化
5. 最適条件探索の実践演習
   1. 実験の計画
   2. 要因探索の実際
   3. 最適条件の決定