★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