★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！
※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はできません。
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