実験計画法 入門講座

~統計の基礎から分かりやすく解説~

【WEB受講(Zoomセミナー)ライブ配信+アーカイブ配信(7日間、何度でも視聴可)

統計が苦手な方も歓迎!

統計が苦手な方でも理解できるよう、分散分析・交互作用・直交配列表など、実験計画の核心をやさしく体系化して解説します。Excel分析ツールと無料ソフトG*Powerを用いた実演により、“なぜこの条件を試すのか” “何回測れば十分なのか”が明確にわかるようになります。研究開発・生産技術・品質管理・医薬・食品など多業種でそのまま使える「失敗しない実験」の設計スキルを、半日で効率よく身につけられる入門講座!!

セミナー申し込み
開催日 2026年2月17日(火)
開催時間 13:00 〜 16:30
会場 ※本セミナーは、WEB受講のみとなります。
受講料 1名:38,500円
同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合
1名:33,000円


※消費税率10%込
テキスト PDF資料

講師紹介

千葉大学大学院園芸学研究院 教授 栗原 伸一 先生

博士(農学)

略歴

1996年に博士(農学)の学位を取得(東京農工大学)

1997年に千葉大学助手として採用

2014年から現職

著書

『入門統計学』

『統計学図鑑』(いずれもオーム社)

受講概要

プログラム

第1部「分散分析」
1.実験計画と分散分析
1)実験を失敗させないための実験計画
2)統計学の基礎と分散

 

 

2.対応のない一元配置分散分析
1)対応関係とデータの取り方
2)分散分析の原理と3つの変動
3)F検定と仮説検定の基礎
4)ソフトウェア実演(Excel分析ツール)

 

 

3.対応のある一元配置分散分析
1)分散分析の原理
2)個人差や個体差を捉える方法
3)対応のある一元配置分散分析の検定
4)ソフトウェア実演(分析ツール)

 

 

4.対応のない二元配置分散分析
1)交互作用
2)二元配置分散分析の原理
3)ソフトウェア実演(Excel分析ツール)

 

 

第2部「要因の割り付け方と直交計画」
1.フィッシャーの3原則
1)実験での成功とフィッシャーの3原則
2)原則1:繰り返し(疑似反復に注意)
3)原則2:無作為化
4)原則3:局所管理

 

 

2.直交計画法
1)実験を間引いて効率化
2)直交配列表の仕組み
3)L8表を使った直交計画の事例
4)ソフトウェア実演(Excel分析ツール)

 

 

3.標本サイズの決め方
1)検定のための理想的な標本サイズとは
2)標本サイズを左右する4要素
3)検出力(第一種の過誤,第二種の過誤)
4)効果量と分散分析における目安
5)ソフトウェア実演(無料ソフトG*power)

 

 

質疑・応答

受講形式

WEB受講のみ

※本セミナーは、Zoomシステムを利用したオンライン配信となります。

オンラインでご参加の方は、事前にこちらでZoomの接続環境をご確認ください。
スムーズな受講のため、カメラ・マイク・スピーカーの動作をご確認ください。

受講対象

 本セミナーは、製造業(自動車・電機・化学・食品)、医薬・バイオ、農学・園芸、IT・Webサービスなど、実験・検証業務に携わる幅広い業種の方を対象としています。研究開発、生産技術、品質管理・品質保証、商品開発、データ分析・マーケティング部門などで、多要因の最適化や効率的な検証が求められている方に最適です。

 統計や実験計画法を基礎から学びたい初学者の方はもちろん、独学で分散分析や直交表を使ってきた中級者の方にも対応した内容です。統計に苦手意識のある方でも、具体的な事例とソフトウェア実演を通じて無理なく理解を深められる構成としています。

予備知識

本セミナーは統計学初心者も対象としていますので、高度な専門知識は不要です。
ただし、以下の程度の知識・経験があると、よりスムーズにご受講いただけます。
・中学〜高校程度の数学(四則演算、割合、平均・分散などの基本概念)
・日常業務でのExcelの利用経験(データ入力や簡単な集計ができるレベル)
・実験データや評価データを扱う業務に携わっている、または今後携わる予定がある
・大学初年次レベルの「仮説検定」のごく基礎的な考え方
 (帰無仮説・対立仮説、p値)の理解があると望ましい
※仮説検定については、セミナー冒頭で要点を簡単におさらいしますので、忘れていても大きな支障はありません。

習得知識

1)一元配置・二元配置分散分析の基本構造と、結果の見方・読み取り方
2)因子・水準・交互作用など、実験計画で重要となる概念の整理
3)フィッシャーの3原則を踏まえた「失敗しにくい実験」の組み立て方
4)直交配列表を用いて、限られた試験回数で効率よく要因を検証するための基本的な考え方
5)Excel分析ツールによる分散分析の実行手順と、出力結果のチェックポイント
6)無料ソフトG*Powerを用いた、標本サイズや検出力の簡便な見積もり方法
7)自社・自部署のテーマに応用できる「ムダを抑えた実験計画」を自ら立案するための基礎的スキル

講師の言葉

 近年、研究・開発や品質管理、医療・農学・食品・バイオなどの現場では、「経験と勘」ではなく、統計的根拠に基づいて実験を設計・評価する力が強く求められています。本セミナーでは、統計や実験計画法に苦手意識のある方を主な対象として、分散分析を中心に“実務で使える”考え方をわかりやすく解説します。

 対応の有無や因子数の違いによる一元配置・二元配置、交互作用の捉え方、フィッシャーの3原則、直交配列表による効率的な要因配置、さらに標本サイズと検出力の考え方までを、具体的な事例とともに整理します。Excel分析ツールと無料ソフトG*Powerを用いた解析・サンプルサイズ設計の実演も行い、受講後すぐに自社・自分のテーマで応用できる、実践的な統計スキルの習得を目指します。

受講者の声

多変量解析は行列を使った説明が多くなかなか理解しにくいものだと感じていたので、直感的なイメージを伝えていただき助かった。セミナー後も質問できるのでありがたいと感じました。

セミナーを開催いただき、ありがとうございました。資料が充実しており、実際の解析ソフトの操作をみせていただけたりと大変ありがたかったです。

多変量解析を使えば何ができるか、わかりやすく説明いただき、大変勉強になりました。

初歩から分かりやすく解説してくださり、理解が深まった。

この度はセミナーを開催していただき誠にありがとうございました。解析について知識が乏しい中で受講しましたが、身近な例やポンチ図が大変分かりやすく、基礎知識についてのイメージが湧きました。

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