実務で役立つ実験計画法 入門講座
~分散分析から実験計画、検出力分析まで~
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※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※他の割引は併用できません。
実験計画法は技術者・研究者がマスターしておきたい統計の応用法です。
・データ解析に関する知識を習得したい
・実験計画について十分理解したい
・効率の良い実験方法や正しいデータ整理を行いたい
・コストを抑えつつ、信頼性の高いデータを得られる実験計画を立てたい
・使用する(している)解析ソフトの使い方のポイントを知りたい
用語から考え方まで、丁寧に解説しますので
気になるトピックがある方は是非ご受講ください。
日時 | 【Live配信】 2024年2月20日(火) 10:30~16:30 |
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会場 | 【Live配信】 オンライン配信セミナー |
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受講料(税込)
各種割引特典
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配布資料 | 製本テキスト(各開催日の4、5日前に発送予定) ※開催まで4営業日~前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、 開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 Zoom上ではスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。 | |
オンライン配信 | ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)
セミナー視聴はマイページから お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード/映像視聴ページ」に お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。 開催日の【営業日2日前】より視聴用リンクが表示されます。 | |
備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 |
受講対象
分散分析や直交計画法を初めて学ぶ方。
そして,そもそも実験や調査をどのように実施すれば良いのか知りたい方を対象とします。 基礎的なところから説明いたしますが,仮説検定ぐらいの知識をお持ちだと理解が進みます。 |
得られる知識
・実験計画法や分散分析とは何なのかを知る
・目的に沿った解析手法を選ぶことができるようになる ・信頼性の高いデータを得るための実験を計画できるようになる ・実験に必要な標本サイズを計算できるようになる ・低予算の効率的な実験を計画できるようになる ・統計ソフトの基本的な使い方を学べる(Excelの無料分析ツール,エクセル統計, SPSS,JMP,STATAの中から,受講者の希望に沿ったソフトを使用します) |
セミナー講師
【ご専門】農業経済学、マーケティング・リサーチ、計量経済学
【ご関連HP】https://www.h.chiba-u.jp/academics/staff/kurihara_s.html (ご研究室HP)
セミナー趣旨
本セミナーでは、そうした統計学初心者の方々を対象に、具体的な事例を挙げながら「目的に沿った実験をどのように計画し、分析すべきか」を1日でマスターしていただこうというものです。統計ソフト(Excel分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP等)での実演も行いますので、すぐに業務に役立てられます。
セミナー講演内容
0.イントロダクション
0.1 本日の主な内容
0.2 統計解析用ソフトウェアの紹介
0.3 実験計画法という言葉の定義
0.4 実験計画法の活躍場面と本日学ぶ手法との関係
1.分散分析の概要と不偏分散
1.1 分散分析とは
1.2 いろいろな分散分析
1.3 分散分析の用語(バラツキの統計量)
1.4 分散の不偏統計量
2.(対応のない)一元配置分散分析
2.1 対応関係とは
2.2 対応のない一元配置分散分析
2.3 分散分析の原理
2.4 変動の計算(総変動,群間変動,群内変動)
2.5 分散分析におけるF検定
2.6 ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
3.対応のある一元配置分散分析
3.1 対応のある一元配置分散分析の原理
3.2 標本間(被験者間)変動
3.3 対応のある一元配置分散分析の検定
3.4 ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
4.対応のないー二元配置分散分析
4.1 交互作用とは
4.2 二元配置分散分析の原理
4.3 ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,SPSS,JMP)
4.4 平方和のタイプ
第2部 「多重比較と実験計画」
1.多重比較法(分散分析の後の検定)
1.1 多重比較法とは
1.2 多重性の問題と発生理由
1.3 3つに分類できる多重性調整法
1.4 Tukey法(q値の計算と検定法)
1.5 ScheffeとBonferroni、Dunnetの簡単な解説
1.6 ソフトウェア実演(エクセル統計,SPSS,JMP)
1.7 最適な多重比較法の選び方
2.フィッシャーの三大原則
2.1 実験を成功させるためのルール
2.2 実験での成功とは
2.3 フィッシャーの三大原則
2.4 原則1:繰り返し(疑似反復に注意)
2.5 原則2:無作為化
2.6 原則3:局所管理
2.7 完全無作為法か乱塊法か
第3部 「直交計画と検出力分析」
1.直交計画法
1.1 実験を間引いて効率化
1.2 直交配列表の仕組み
1.3 L8表を使った直交計画の事例
1.4 ソフトウェア実演(分析ツール,エクセル統計,JMP)
1.5 直交計画の注意点(欠点)
1.6 オフライン品質工学(パラメータ設計)の初歩
2.標本サイズの決め方(検出力分析)
2.1 検定のための理想的な標本サイズとは
2.2 標本サイズを左右する4要素
2.3 検出力(第一種の過誤,第二種の過誤)
2.4 効果量と分散分析における目安
2.5 標本サイズの決定手順
2.6 無料ソフト(G*power)を使った実演
□ 質疑応答 □
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