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技術者・研究者のための実験計画法入門講座

技術者・研究者のための実験計画法入門講座

~ソフトウェア (Excel分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP) 実演付き~
東京都 開催 会場 開催 デモ付き 個別相談付き

開催日

  • 2015年9月16日(水) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • そもそも実験計画法や分散分析が何かを知らない方
  • 統計知識ゼロなのに部下や外部に実験を指示しなければならない方
  • どのような場合にどの手法を使えば良いのかわからない方
  • 絶対に実験を成功させなければならない状況におかれている方
  • 品質工学や品質管理にこれから取り組もうと考えている方
  • 実験にかかる費用や時間を削減したい方
  • いくつのデータを用意すべきなのか (実験回数) を事前に知りたい方
  • ソフトウェアパッケージの使い方がわからない方

修得知識

  • 研究や開発現場での実験計画の役割
  • 分散分析の仕組みと限界
  • 多重比較法の使い分け方
  • 実験成功の3つのコツ (繰り返し、無作為化、局所管理)
  • 直交計画法による低予算の実験の組み方
  • 品質工学や品質管理の考え方
  • 標本サイズの決め方 (検出力分析)

プログラム

 統計と実験計画法に関する著書がベストセラーとなっている栗原伸一先生 (千葉大学) を講師に迎え、たった1日で実験計画法の全容をマスターしようという講習会です。難解な数式を用いずに具体的なデータや図表を使って丁寧に解説して頂きます。また、ソフトウェア (Excel分析ツール、エクセル統計、SPSS、JMP) を使った実演もしていただきますので、現場で即戦力となる知識が身につきます。そして、最後には個別相談会も用意してございますので、これから行う実験でお困りの方は是非ご参加ください!

  1. 統計学と実験計画法
    1. 統計学とは?
    2. 標準誤差と実験精度
    3. 統計学の目的と活躍場面
    4. 分散分析と多重比較法の活躍場面
    5. 実験計画法の活躍場面
  2. 分散分析
    1. 分散分析とは?
    2. いろいろな分散分析の紹介
    3. 一元配置分散分析
      1. 分散分析の原理
      2. F検定の基礎と手順【ソフト実演有り】
    4. 対応のある一元配置分散分析【ソフト実演有り】
    5. 二元配置分散分析【ソフト実演有り】
  3. 多重比較法
    1. 多重比較法とは?
    2. 多重性の問題と有意水準が大きくなる理由
    3. いろいろな多重比較法とその選び方
    4. Tukeyの方法【ソフト実演有り】
  4. 実験計画法
    1. 実験計画法とは?
    2. 成功する実験とは?
    3. フィッシャーの三原則
      1. 繰り返しの原則
      2. 無作為化の原則
      3. 局所管理の原則
    4. 完全無作為法か乱塊法か?
  5. 直交計画法
    1. 実験の効率化
    2. 直交 (配列) 表とは?
    3. 直交表を使った実験と分析手順【ソフト実演有】
    4. 品質工学の入り口
  6. 標本サイズの決め方
    1. 検定に適当な標本サイズとは?
    2. 標本サイズの決定手順
    3. 有意水準,第1種の過誤,第2種の過誤
    4. 検出力と効果量
    5. 標本サイズを決める【ソフト実演有】
  7. 質疑応答と相談会
    1. 質疑応答
    2. 個別相談会:現場でお困りの統計相談に乗ります (名刺交換可) 。

会場

江東区産業会館

第2会議室

東京都 江東区 東陽4丁目5-18
江東区産業会館の地図

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,278円 (税別) / 49,980円 (税込)

割引特典について

  • R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
    • 1名でお申込みいただいた場合、1名につき43,750円 (税別) / 47,250円 (税込)
    • 複数名で同時にお申し込みいただいた場合、1名につき23,139円 (税別) / 24,990円 (税込)
    • 案内登録をされない方は、1名につき46,278円 (税別) / 49,980円 (税込)
本セミナーは終了いたしました。

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