数学に深入りせず、データを効果的に活用する方法を、わかりやすく解説します！

技術者・研究者のための実験計画法入門

セミナー概要

略称

実験計画法入門

セミナーNo.

191025  

申し込む パンフレット

開催日時

2019年10月17日（木）10:30～16:30

主催

（株）Ｒ＆Ｄ支援センター

問い合わせ

Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム

開催場所

江東区産業会館　第2会議室

講師

著述家　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。
　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、大学非常勤講師や非常勤研究員などを務め、現在は著述家。

価格

非会員： 55,000円（税込）
会員： 49,500円（税込）
学生： 11,000円（税込）

価格関連備考

会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。
■ 会員登録とは？　⇒　よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。

※2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず消費税が10％になります。

特典

受講される方には講師の著書『やさしい実験計画法（オーム社）』を配布します。
　

定員

30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。

備考

昼食、資料付

講座の内容

受講対象・レベル

・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
　

習得できる知識

・効率よくデータを採って分析できる。
・統計的仮説検定に登場する、P値や有意水準などの意味が理解できる。
　

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。
　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。

プログラム

１．実験計画法とは？
　　1-1．感覚的な定義としっかりした定義
　　1-2．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～
　　2-1．そもそも統計学はどのような学問なのか？
　　2-2．データの分類
　　2-3．平方和と分散と標準偏差
　　2-4．2種類の分散
　　2-5．単相関係数
　　2-6．クラメールの連関係数

３．本題の前に　～確率密度関数～
　　3-1．確率密度関数
　　3-2．正規分布
　　3-3．カイ二乗分布
　　3-4．t分布
　　3-5．F分布
　　3-6．面積＝割合＝確率

４．本題の前に　～統計的仮説検定～
　　4-1．統計的仮説検定
　　4-2．注意
　　4-3．手順
　　4-4．帰無仮説と対立仮説
　　4-5．独立性の検定（カイ二乗検定）
　　4-6．母平均の差の検定（t検定）
　　4-7．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～
　　5-1．母平均の差の検定のおさらい
　　5-2．一元配置分散分析
　　5-3．具体例
　　5-4．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～
　　6-1．二元配置分散分析
　　6-2．具体例
　　6-3．プーリング

７．実験の望ましい順番
　　7-1．実験の原則
　　7-2．乱塊法と分割法
　　7-3．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～
　　8-1．直交配列表実験
　　8-2．直交配列表
　　8-3．直交配列表の利用方法
　　8-4．直交配列表実験の難点
　　8-5．直交配列表実験の意義
　　8-6．応答曲面法

９．多重比較法
 

キーワード

実験計画法、データ、分析、統計学、研修、講座、講義、情報