B250314:実験の実務：実験結果の解析と解釈　～結果をどう読み、どう結論するか～ | 技術セミナーの開催・書籍出版　サイエンス＆テクノロジー＜Ｓ＆Ｔ＞

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セミナーセミナー番号:B250314(実験結果の解析と解釈)

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実験の実務：実験結果の解析と解釈

結果をどう読み、どう結論するか

受講可能な形式：【Live配信】のみ

　本セミナーでは、実験の実務の中でも、実験結果の解析、実験結果の解釈、結論導出における考え方、進め方、必要となるツール、注意点などについて実例を交えながら詳細に解説します。

このセミナーの受付は終了致しました。

日時

2025年3月14日（金） 10:30～16:30

受講料(税込)

各種割引特典

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定価：本体50,000円＋税5,000円

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　　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
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特典

【セミナー受講特典コンサルティング】　※ コンサルティング料は受講料とは別になります。
　セミナーに受講して名刺交換をさせて頂いた方への特典サービスとして、初回限定で限定特別料金にてコンサルティングをご利用いただけます。技術的な相談はもちろん、戦略相談、オンサイトセミナーなど、依頼条件を満たす限り原則として実施内容、方法に制限はありません。
　技術コンサルティングには興味があるが利用したことがないので、どのようなものか良くわからず正式依頼に踏み切れない、決裁を取るために一度ディスカッションしたいという方は、是非この機会に、JRLのコンサルティングを御体験ください。限定特典ではありますが、必ず満足のいただける内容でお応えします。

＜依頼条件＞
・初回１回のみ
・セミナー実施日より３カ月以内に依頼が成立
・費用：内容によらず定額の限定特別料金

配布資料

・製本テキスト(開催前日着までを目安に発送)
　　※セミナー資料は開催日の４～５日前にお申し込み時のご住所へ発送致します。
　　※間近でのお申込みの場合、セミナー資料の到着が開催日に間に合わないことがございます。

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）

備考

※講義の録音・録画・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。

主催者より

【受講に際しての注意事項】
　大変申し訳ございませんが、講師とご同業（経営・人事研修・技術コンサルタント、またはこれに類する事業を手掛けている等）の方のご参加はお断り申し上げます。

得られる知識

・実験結果の解析
・解析結果の解釈
・結論化
・論理思考
・誤認、間違いの排除

対象

・研究開発の実務担当者（若手、中堅）
・指導するリーダー、管理者
・新入社員、若手社員ほか

本セミナーは、下記の3セミナーとセット受講が可能です。
セットお申込みについては、「実験の実務【４日間コース】」紹介ページをご確認ください。

1月17日(金)開催予定セミナー「実験の実務：実験条件・パラメーターの考え方と結果解釈」
2月 7日(金)開催予定セミナー「実験の実務：効率的、確実に目的を達成できる実験方法の考え方」
4月14日(月)開催予定セミナー「実験の実務：実験を効率化して成果を生む実験ノート(記録)の書き方」

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セミナー講師

ジャパン・リサーチ・ラボ代表博士（工学）奥村治樹氏

セミナー趣旨

　研究開発において必要不可欠な実験は、実施して終わりではありません。そこから得られる実験結果から結論を導かなければなりません。そこで、必須となるのが実験結果の解析と、実験結果の解釈です。
　実験結果の解析では、生データからは分からない様々な情報を引き出す、掘り起こすことになります。ここには、シンプルにピーク位置等を読み取るというようなことから、ピーク分離、統計処理、多変量解析などの複雑な処理が含まれます。ここで重要なことは、単なる作業として行うのではなく、それぞれの方法や手順の原理や限界、注意点を理解していることです。
　実験結果の解釈し結論に至るプロセスでは、解析によって得られた情報の意味を読み取ることが求められます。その際には、単なる数学的な解釈ではなく、物理的、科学的意味を解析結果と結び付けなければなりません。その中では、当然ながら客観的な論理思考が必要であり、考えた解釈や結論のチェック検証も必須です。
　本セミナーでは、実験結果の解析、実験結果の解釈、結論導出における、考え方、進め方、必要となるツール、注意点などについて実例を交えながら詳細に解説します。

セミナー講演内容

１．イントロダクション
　結果の解析から解釈、結論化までの全体、および、基本的事項の定義などをイントロダクションとして解説します。

　・全体の流れ
　・解析と解釈
　・結論とは
　・結論の条件など

２．解析の前に
　解析フェーズに入る前に、チェック、確認すべきことについて、誤差や再現性の考え方などを含めて解説します。

　・データの採否
　・そのデータは最善か
　・正確なデータを得るために
　・AccuracyとPrecision
　・誤差の管理
　・ｎ数（再現性）の考え方など

３．解析
　様々な実験結果、データについて、どのように解析するのか、解析のツールやテクニックと共に注意点やポイントを解説します。

　・解析のあるべき姿
　・第１視点
　・実験パラメーターの整理
　・解析パラメーターの選択
　・５大解析視点＋１
　・データ表現
　・様々なグラフの使いこなし
　・誤差の表現
　・相関解析
　・検量線
　・アレニウスプロット
　・代表的な平均法と平均の罠
　・官能評価
　・ＪＩＳの活用

４．スペクトルを例とした解析
　代表的な実験結果であるスペクトルを例として、具体的な解析方法、手順について一般的なものから大変量解析まで、その利用における注意点等を解説します。

　・スペクトル前処理の分類
　・バックグランド補正
　・スムージング
　・対数化
　・正規化
　・ベースラインの引き方
　・より正確な定量値を得るために
　・ピーク分離
　・検量線法による定量
　・多変量解析
　・予測
　・要約
　・多変量解析の応用
　・マッピングと多変量解析（PCA等）
　・スペクトルへの応用（PCA）
　・主成分分析（PCA）など

５．解釈
　解析の終わった実験結果をどのように解釈して結論としていくかについて、実験結果の基本であり、必須のものである相関、因果の考え方を中心に解説します。

　・解釈とは
　・因果と相関
　・因果と相関の区別
　・解釈の検証
　・クロスチェック
　・解釈演習など

６．解析・解釈における論理思考
　解析はもちろん、特に解釈において必須ものとなる論理思考について、実験結果の取り扱いという観点で解説します。

　・解析≒論理思考
　・論理思考の基本
　・帰納法
　・演繹法
　・使いこなしの例
　・論理思考法の整理
　・ロジックの条件
　・帰納法、演繹法の落とし穴
　・帰納法の実務的利用
　・論理の完成プロセスなど

７．解析・解釈と認知バイアス
　実験結果の解析、解釈を惑わし、間違いを生む認知バイアスについて、様々ある中で実験結果の取り扱いにおいて特に注意すべきものを解説します。

　・認知バイアスとは
　・認知バイアス排除のポイント
　・実験結果の取り扱いで注意すべき認知バイアスなど

８．実践演習
　ここまでの解説を踏まえて、実際のデータを例をとして、どのように解析して解釈するかを実践演習として実施します。

９．まとめと質疑

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実験の実務：実験結果の解析と解釈

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