すぐわかる！実験計画法の超入門

入門編として、分かりやすく！使えるように！丁寧に解説します。

　統計学を以前に取り組んだが途中で挫折した経験のある方、これから特に実験計画法を学びたいと考えておられる方、あるいは自社に実験計画法を導入したいと考えておられる方などを対象として、わかりやすさを念頭に置いたオーソドックスな実験計画法の超入門のセミナーを開催します。

　実験計画法は一般に難しいものだと考えられていますが、それはデータの構造式から始まり数式による解説が多いからです。勿論、データの構造を想定することは大切ですが、実験を進めた時の考え方や得られた実験データの背景や条件などを明確にしておけば、数式に頼らなくても、正しい分析ができ、結果が考察できます。そして、それを繰り返すことにより実験計画法の本質が理解できます。

　実験計画法は、無駄な実験を減らし、精度の良い知見を得るための手法です。現場での手際の良い改善活動や、効率の良い研究開発を推進する上には不可欠といえます。今回はフィッシャー流の実験計画法を解説しますが、シックスシグマ等で最近注目されているsuperDOE分析やタグチメソッドに取り組むのにも本セミナーの内容がベースとなります。具体的な計算もExcelの分析ツールを中心に行いますので、セミナー終了後も実際に計算することができます。わかりやすさと1日コースという観点から本セミナーの内容は、3部構成とします。

【講師】

流通科学大学　名誉教授　工学博士 野口　博司 先生

　大阪大学大学院工学研究科(応用物理学専攻)後期課程修了、東洋紡にて繊維研究所、マーケティング部、TQC本部、技術部を歴任、技術部長から2000年4月に流通科学大学へ転職、2015年3月流通科学大学教授を定年退職、2015年から名誉教授、現在に至る。

【セミナープログラム】

第1部：実験計画法を理解するための統計学の基礎を解説する。
　　　　実験計画法に関連づけて統計学の基礎を解説する。
1.1 逐次実験と実験計画法との違い
　(1) まず実験計画法は何かを知るために、実験計画法は、少ない実験で精度の良い知見を得るためのツールであることを解説する。その後、実験で得たデータを処理するのに必要な統計の基礎を解説する。
1.2 データについて
　(1) データの種類とデータ解析のための処理法を学ぶ。
計量値データ、計数値データ、カテゴリカルデータ。そして、カテゴリカルデータを解析の対象とする方法を解説する。
1.2 基本統計量について
　(1) データから何を捉えるのかの基本を知る。
中心的傾向は、平均値、中位数、最頻値である。特に平均値の真の意味することを知る。データの散らばり傾向は、平方和、分散(不偏)、標準偏差、範囲である。特に自由度とは何か、その考え方を知る。そして、分散分析法に用いる平方和の分解の仕方を理解する。
1.3 確率分布について
　(1) 実験計画法の前提となる確率分布について学ぶ。
　(2) データの確率分布(正規分布)から、統計量の確率分布(χ２分布、Ｆ分布、t分布)を知る。
　(3) 特に実験計画法の分散分析に必要なＦ分布とは、どのような構成になっているのかを知る。
1.4 検定と推定について
　(1) 一般的な検定と推定の考え方とその効用を学ぶ。
　(2) 分散分析法で用いる検定のＦ検定を学ぶ。
　(3) 検定における2種類の誤りについて知る。
　(4) 有意水準とは何か、もっともポピュラーなのは5％であることを知る。R.A.フィッシャーの5%説を、彼の著書「Statistical Methods for Research Workers」(1958)から解説する。

第2部：実験計画法－完全無作為法について解説する。
　　　三元配置法以上の多元配置法は二元配置法の延長線上であり、多元配置の場合は実験数が大幅に多くなるので直交表へ移行するのがよい。従って、今回は、多元配置法の解説は省略する。
2.1 分散分析法について
　(1) 分散分析法(要因内変動、要因間変動の比較法)の考え方を学ぶ。
　(2) 実験を効率よく、また精度よい知見を得るために、R.A.フィッシャーの考えた実験の3原理について、彼の名著「The Design of Experiments」(1935) に基づいて解説する。
2.2 一元配置実験について
　(1) 分散分析表の作成法を学ぶ。
　(2) 結果の見方、考察の仕方を知る。
2.3 二元配置実験について
　(1) 繰り返しありの実験計画法の進め方を知る。
　(2) 交互作用とは何か、その活用の仕方などを知る。
　(3) 分散分析表の作成法を知る。
　(4) 結果の見方、考察の仕方を知る。交互作用の扱い方、プーリングの仕方を知る。
　(5) 乱塊法と分割法の実験の仕方と分析での留意点を解説する。

第3部：実験計画法
　　　　一部実施法(直交表)について解説する。
3.1 2水準系の実験
　(1)直交配列表の原理を知る。
　(2)線点図を知り、活用の仕方を理解する。
　(3)要因を割り付け実験の進め方を知る。
　(4)分散分析表が作成できるようにする。
　(5)結果の見方、考察の仕方を学び、交互作用の扱い方も知る。
3.2 3水準系の実験
　(1)3水準系の直交配列表も2水準系と同じ考えであることを知る。
　(2)線点図を利用して要因を割り付け、実験を進めて分散分析表を作成する仕方を知る。
3.3 その他
　(1) 交互作用がないことが判っている場合に、少ない実験回数でより多くの要因を割りつけて実験する効率的な実験方法を解説する。
　(2) 直交表などで実験計画法を進める上での留意点について総括して解説する。
　(3) タグチメソッドとの違いについて解説する。
　(4) superDOEとは何かを紹介する。