新製品開発、生産技術などで用いる技術は、高度化、多様化しています。このため、実験・試作を何回やっても、納得できる結果が得られない。あるいは、実験・試作では問題なかったはずなのに、量産では思いもかけない問題で苦しむことがあります。このような事態にならないためには、統計的な考え方、実験の計画・手法などを理解しておく必要があります。
　本講座では、始めに、予備知識のない方にもわかるように、統計学を基礎から解説します。次に、実験計画法の基本的な考え方と、応用が効くように例題をまじえて効率的な実験の計画方法、目的に応じた実験データの分析方法などをわかりやすく解説します。

序論 実験をする前に

1. 実験の意味
2. 実験をする前に知っておきたいこと
   1. 実験の準備・計画
   2. 誤差の理解
   3. 必要とする知識・理論・手法

第1部 統計学の基礎と基本的な解析手法

1. 統計学とは
2. 統計学の基本
   1. 母集団と標本 (サンプル)
   2. データ
3. 集団の特性を示す統計量
   1. 統計量とは
   2. 集団を代表する値 – 平均値など
   3. 集団のばらつきを表す値
      • 平方和
      • 分散
      • 標準偏差
4. ばらつき (分布) を表す関数
   1. 確率密度関数
   2. 最も重要な正規分布
   3. 統計量の分布と基本的特性
5. 基本的な統計解析手法
   1. 統計的仮説検定
      1. 仮説検定の種類
      2. 仮説検定の手順
      3. 仮説検定における2種類の誤り
   2. 統計的推定
      1. 点推定
      2. 区間推定

第2部 実験計画法の基本と実際

1. 実験計画法とは
   1. 実験計画法とは
   2. 誤差に対する考え方 – フィッシャーの3原則
   3. 実験計画法の構成 – 実験配置法と実験データの解析法
2. 実験配置法の種類
3. 実験データの解析法
   1. データの構造模型 – データ解析における仮定
   2. 質的因子の解析
   3. 量的因子の解析
   4. 分散分析
4. 基本となる1因子実験の実際
   1. 完全無作為化法 – 質的因子 – 量的因子
   2. 乱塊法 – 実験が一日で終わらない場合など
   3. 因子実験 (2元配置) の実際
   4. 繰り返しのない2元配置
   5. 繰り返しのある2元配置 – 交互作用を調べる場合
5. 実験単位を分割する分割法

第3部 多くの因子を効率的に実験できる直交表

1. 直交表による実験とは
   1. 直交表による実験の目的とメリット
   2. 直交表活用の前提と留意点
2. 直交表の性質と留意点
   1. 直交表とは
   2. 直交表の性質
   3. 直交表で注意が必要な交互作用
   4. 交互作用を配慮した因子の列への割付け
3. 多くの因子を包括的に調べる2水準直交表による実験
   1. 因子間に交互作用がない場合
   2. 因子間に交互作用がある場合
4. 因子の影響を詳細に調べる3水準直交表による実験
   1. 因子間に交互作用がない場合
   2. 因子間に交互作用がある場合
5. 最後に 実験計画法において留意するポイント
   1. 実験における基本
   2. 間違った結論を出さないために
   3. 誤差の最小化のための基本
• 質疑応答