実験計画法は、工学や心理学やマーケティングリサーチや実験関係全般など、さまざまなデータを活用するうえで重要な考え方です。もう少し具体的に言うと、変数間の因果を検討する方法です。
　本講座は、「実験計画法とはどういうものなのか?」「実験計画法を学ぶことの魅力は何か?」といったことを知りたい方におすすめです。すでに実験計画法に則った分析を行っているものの、実は知識にやや不安を覚えているという方にもおすすめです。
　本講座の解説では、数学的な事柄も扱います。とは言っても、難しそうな記号を使って延々と板書するというわけでは決してありません。さまざまなお仕事に従事されている方々が受講することや講演時間には限りがあることを前提に、実験計画法に関係する各概念を、あまりに数学的にブラックボックスのままやりすごすことなく、しっかりわかりやすく解説します。

1. 実験計画法とは?
   1. 感覚的な定義としっかりした定義
   2. データ分析の取り組み方
2. 本題の前に ～統計学の基礎知識～
   1. そもそも統計学はどのような学問なのか?
   2. データの分類
   3. 平方和と分散と標準偏差
   4. 2種類の分散
   5. 単相関係数
   6. クラメールの連関係数
3. 本題の前に ～確率密度関数～
   1. 確率密度関数
   2. 正規分布
   3. カイ二乗分布
   4. t分布
   5. F分布
   6. 面積=割合=確率
4. 本題の前に ～統計的仮説検定～
   1. 統計的仮説検定
   2. 注意
   3. 手順
   4. 帰無仮説と対立仮説
   5. 独立性の検定 (カイ二乗検定)
   6. 母平均の差の検定 (t検定)
   7. P値と有意
5. この変数が因果の「因」と言えるか確かめたい ～一元配置分散分析～
   1. 母平均の差の検定のおさらい
   2. 一元配置分散分析
   3. 具体例
   4. 分散分析の難点
6. この変数とその変数が因果の「因」と言えるか確かめたい ～二元配置分散分析～
   1. 二元配置分散分析
   2. 具体例
   3. プーリング
7. 実験の望ましい順番
   1. 実験の原則
   2. 乱塊法と分割法
   3. フィッシャーの3原則
8. 因果の「因」に相当する変数を見つけたい ～直交配列表実験～
   1. 直交配列表実験
   2. 直交配列表
   3. 直交配列表の利用方法
   4. 直交配列表実験の難点
   5. 直交配列表実験の意義
   6. 応答曲面法
9. 多重比較法