統計学は、違いを定量的に判定するためのツールでもあり、往々に用いているKK (経験・勘) の定性的な見方を、誰もが納得する定量的観点に変える手法になる。また、近年の開発に於いては従来の一因子実験では最適設計ができない程、複合化技術が主流であり、このような環境下でロバスト設計をする手法として実験計画法は不可欠である。
　また、品質の向上には回帰による推定、ワイブルを活用した故障率の推定、その他信頼性手法のトータル技術が必要である。
　本講習会は、実験計画法においてはデータのバラツキ (分散) から分布、平方和の求め方、分散分析等の基本から実験計画法とは、実験計画法の使い方、解析方法、結果の解釈、実験の組み方は実験計画法に合わせるのではなく実験に合わせた解析方法の選択を解説し、更に、回帰式の求め方、ワイブル解析、信頼性 (FTA) 手法について解説する。

1. 統計的解析の基礎
   1. 平均値、平方和、分散について
   2. t分布
   3. F分布
   4. 計量値の検定と推定
   5. 定量化の意義を理解
2. 分散分析
   1. 1元、2元、3元配置法と分散分析表の求め方
   2. 交互作用とは
   3. 分散分析 (ANOVA) の理解
   4. プーリングとは
   5. 最適条件の求め方
   6. 最適条件の信頼限界の求め方
3. 実験計画法
   1. 実験計画法とは
   2. 因子と水準
   3. 線点図と実験の割り付け
   4. 2水準系の平均、平方和、分散の求め方と分散分析
   5. 3水準系の平均、平方和、分散の求め方と分散分析
   6. 最適条件の求め方実験に適用する直交表
   7. 実験に適用する直交表
      1. ダミー (擬水準) 法
      2. 水準変更 (多水準作成)
      3. 一部追加法:L8 (5水準)
      4. 一部追加法:L8 (3水準)
      5. 外側因子
      6. アソビ列法 (擬因子法)
4. 回帰式
   1. 一次回帰式
   2. 多変量解析
   3. 等間隔直交多項式
5. ワイブル解析
   1. ワイブルプロットが直線になる場合
   2. ワイブルプロットが直線にならない場合
6. 信頼性 (FTA)
7. 質疑応答