Excelの分析ツールとExcelのオリジナルの専用ソフトを活用し、汎用的な手順で実務にすぐ役立つ実験データの統計的解析を定型的におこなう方法を提供する。併せて、上記Excelの使用・活用方法、計算結果の解釈、ならびに、実務における結果のまとめ方・報告書の作成の仕方、測定値 (データ) の持つ意味について解説する。理論には深入りすることなく、実践例も交えて、典型例のExcelへの適用演習を通して習得を図る。
　本講演のねらいは、現場の要求に合致した効率の良い実験計画の立て方、得られたデータの正しい統計解析と結果解釈の仕方の習得、研究開発の早期完遂、生産現場の改善、分析業務の適正化・効率化などに寄与することにある。また、統計的な考え方と効率的な実験の計画の基本を体得してもらう。
　本講演を受講すれば、データに付随する実験誤差への配慮に始まり、データの統計的な解析法を学べる。そして、効率の良い実験計画の立て方と得られたデータの正しい解析法、適切な報告書の作成の仕方、などを修得できる。併せて、効率が高く精度のよい実験計画法として直交表実験を取り上げ、その実践法とデータの解析方法の初歩を理解できる。
　以上のことから、研究開発や分析の現場で日常的におこなわれている困った実験のやり方から脱却し、好ましい実験計画のあり方、正しい統計解析のやり方、ならびに、報告書作成の技法 (コツ) を習得できる。
　統計的方法に関する素養は固有技術に優るとも劣らない共通技術であり、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。実験データの採取は問題の解決を目的とし、技術者は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り、合目的の実験計画と得られたデータの統計的解析が必要となる。

1. 統計的方法の基礎
   • 事実に基づく統計的な考え方
2. 用いる4つの確率分布
   • 正規分布
   • χ2 (カイ2乗) 分布
   • t分布
   • F分布
3. 統計的推測 (検定と推定)
   • 仮説をデータから検証し、母平均.母分散などを推定
4. 有意水準
   • 帰無仮説の生起確率がどれくらい低ければ有意としてよいのか
5. 対応のないデータの解析方法
   • 平均値の検定
   • 平均値の差の検定・推定
6. 対応のあるデータの解析方法
   • 対応のある母平均の差の検定・推定
7. データの構造
   • データは要因効果に誤差が加わっている
8. 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を判定
9. 実験計画法とは
   • 実験はなぜ計画的におこなうべきなのか
10. 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
11. 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
12. 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
13. 報告書のまとめ方
    • 事実に基づき、どういう立場で書くかがポイント
14. 補遺
    • 差がないと言いたいときの対応
    • 欠測値への対応
• 質疑応答