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技術者・研究者のための実験計画法入門

※受付を終了しました。

通信講座概要

略称
実験計画法
通信講座No.
ce170401
開催日
2017年04月21日(金)
講師
著述家・(地独)東京都健康長寿医療センター 非常勤研究員 高橋 信 氏

<ご専門> 統計学・マーケティングリサーチ

<学協会等>日本統計学会

<その他>
 ロングセラーであり、海外で数多く翻訳されている、「マンガでわかる統計学」シリーズの著者。シリーズ第1作は24刷を数える。
講師の経歴
 1972年新潟県生まれ。九州芸術工科大学(現 九州大学)大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。
 民間企業で統計学セミナー講師業務やデータ分析業務に長く従事した後、大学非常勤講師などを務め、現在は著述家・地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター非常勤研究員。
 
価格
1名で受講した場合: 49,980円(税込)
2名で受講した場合: 49,980円(税込)
3名で受講した場合: 64,800円(税込)
※4名以上で受講される場合はお問い合わせ下さい。
価格関連備考
1口2名まで49,980円(税込)
※同一法人より3名以上受講の場合、1名につき21,600円(税込)でご受講いただけます。  
スケジュール
●4月21日(金) 第1講のテキスト配本。学習開始。
●5月22日(月) 第1講の演習問題提出締切り。第2講のテキスト配本。学習開始。
●6月23日(金) 第2講の演習問題提出締切り。第3講のテキスト配本。学習開始。
●7月21日(金) 第3講の演習問題提出締切り。
●8月14日(月) 修了書送付(第3講まで解答提出された方のみ)

<受講にあたって>
※テキストは1~3講とも郵送しますが、回答は、Microsoft Word、 Excel(Microsoft Office2003~2013)形式で、電子メールで提出していただきます。
※各講の添削結果や模範解答なども、弊社から随時電子メールにて返信させていただきます。  
趣旨
【受講対象】
・実験計画法を勉強する必要があるけれど、よくわからなくて困っている方
・会社で分析業務を任されてはいるけれど実は知識に自信がなくて、毎日ヒヤヒヤしている方
・「数学は苦手だから…」「どうせ勉強したって…」と諦めている方


【趣旨】
 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。
 この講座は、以下のような方におすすめです。
・効率よくデータを採り、分析したい。
・論文や資料などに現れる、「有意差」とか「P値」といったものの意味を知りたい。
   
プログラム

●第1講 実験計画法の基礎知識


<講座趣旨>
 第1講では、実験計画法そのものというよりも、実験計画法を学ぶための基礎知識を解説します。。

<プログラム>

第1章 実験計画法とは?
  1.実験計画法
    1.1 実験計画法の感覚的な定義
    1.2 実験計画法のしっかりした定義
  2.データ分析の取り組み方
    2.1 「探索型」と「検証型」
    2.2 データ分析の取り組み方と実験計画法

第2章 統計学の基礎知識
  1.統計学
    1.1 母集団と標本
    1.2 推測統計学と記述統計学
  2.データの分類
  3.平方和と分散と標準偏差
    3.1 平方和と分散と標準偏差
    3.2 標準偏差の存在意義
  4.確率密度関数
    4.1 確率密度関数
    4.2 正規分布
    4.3 面積=割合=確率
    4.4 t分布
    4.5 F分布

第3章 統計的仮説検定
  1.統計的仮説検定
    1.1 統計的仮説検定
    1.2 注意
    1.3 統計的仮説検定の手順
  2. 帰無仮説と対立仮説
    2.1 統計的仮説検定の種類と帰無仮説と対立仮説
    2.2 注意
  3.母平均の差の検定

【演習問題】

 

●第2講 この変数が因果の「因」と言えるか確かめたい ~分散分析~


<講座趣旨>
 第2講では、実験計画法の基本といえる、一元配置分散分析と二元配置分散分析を主に解説します。

<プログラム>

第4章 一元配置分散分析
  1.一元配置分散分析
  2.具体例
    2.1 具体例
    2.2 検定統計量の値の計算方法
    2.3 P値の計算方法
    2.4 分散分析表
  3.その後の分析
    3.1 最良の水準
    3.2 母平均についての推定

第5章 二元配置分散分析
  1.二元配置分散分析
  2.繰り返しのない場合の具体例
    2.1 具体例
    2.2 検定統計量の値の計算方法
    2.3 分散分析表
    2.4 その後の分析
  3.繰り返しのある場合の二元配置分散分析
    3.1 具体例
    3.2 検定統計量の値の計算方法
    3.3 分散分析表
    3.4 その後の分析
  4.プーリング
  4.1 プーリング
  4.2 注意

第6章 実験の望ましい順番
  1.実験の原則
  2.乱塊法と分割法
    2.1 乱塊法
    2.2 分割法
  3.フィッシャーの3原則

【演習問題】

 

●第3講 因果の「因」に相当する変数を見つけたい ~直交配列表実験~


<講座趣旨>
 第3講では、探索型のデータ分析に対応する、直交配列表実験を解説します。

<プログラム>

第7章 直交配列表実験
  1.直交配列表実験
  2.直交配列表
    2.1 直交配列表の種類
    2.2 直交配列表という名称の由来
    2.3 直交配列表の利用方法
  3.直交配列表実験の難点
    3.1 直交配列表実験の難点
    3.2 変数を割り付けてはいけない列の確認
    3.3 直交配列表の数学的特徴
  4.具体例

付録1 回帰分析と重回帰分析
  1.一元配置分散分析と回帰分析
  2.二元配置分散分析と重回帰分析
  3.応答曲面法

付録2 多重比較法

【演習問題】
   
キーワード
実験計画法、統計、直交配列表、分散分析、回帰分析、重回帰分析、教育、講座