| 開催日 | 2026年12月17日(木) |
|---|---|
| 開催地 | Web |
分散分析・直交計画から、品質工学・検出力分析まで
実務で使える実験計画法入門
■開催日時：
2026年12月17日（木）10:00～16:30
■開催場所：
【Live配信受講】：オンライン受講 （※Zoomによるオンライン講義です）
【アーカイブ配信】12/21～2027/1/4
■定員：
制限なし
■担当講師：
栗原 伸一
■受講料：
49,500円
【複数名受講割引あり】
同一企業様から複数名同時にお申し込み頂くと、人数に応じて下記割引が適用されます。
［2名様⇒20％、3名様⇒30％、4名様⇒40％、5名様以上⇒50％ の割引となります］
■講座概要： 本講座では、実験を効率的に進め、得られた結果を正しく評価するための実験計画法について、基礎から実務で活用できる方法までを解説します。
具体的には、複数の条件の違いを評価する分散分析、比較を適切に行うための多重比較法、実験条件を効率よく組み合わせる直交計画法、必要な試験数を事前に決める検出力分析について、具体例を用いて分かりやすく説明します。
また、実験を成功させるために重要な「繰り返し」「無作為化」「局所管理」の考え方についても取り上げ、ばらつきの影響を抑えた実験の組み立て方を学びます。
さらに、品質工学（タグチメソッド）のパラメータ設計の基礎を紹介し、環境や使用条件が変わっても性能が安定する条件を探す考え方を学びます。
■セミナープログラム（予定）：
１．分散分析による実験結果の評価
1.1 実験計画法と分散分析の概要
・実験計画法の目的と、各手法が役立つ場面
・平均、ばらつき、不偏分散、自由度の考え方
1.2 対応のない一元配置分散分析
・要因と水準、群間変動と群内変動から理解する分散分析
・F値・p値の読み取りと、Excel分析ツールによる解析実演
1.3 対応のある一元配置分散分析
・個体差や区画差を考慮する方法と、対応のない場合との違い
・Excel分析ツールによる解析例と結果の解釈
1.4 二元配置分散分析
・二つの要因の主効果と、条件によって効果が変わる交互作用
・Excel分析ツールによる解析と、組合せごとの結果の読み取り方
２．多重比較法による条件間の違いの評価
2.1 多重比較法が必要となる理由
・分散分析で分かることと、条件間の違いを調べる多重比較の役割
・調整せずにt検定を繰り返すと、誤判定が増える理由
2.2 多重性の調整方法
・分布、検定統計量、有意水準による調整の考え方
2.3 代表的な多重比較法
・Tukey法、Scheffe法、Bonferroni法の特徴と使い分け
・対照群との比較（Dunnett法・Williams法）と、異分散の場合の注意点
2.4 Excel分析ツールによる多重比較
・t検定を利用したBonferroni法の実演
・比較回数に応じた有意水準の設定と結果の読み取り方
３．実験を成功させるフィッシャーの三大原則
3.1 実験計画法の基本的な考え方
・効果の誤認や見逃しを防ぐための実験計画
・繰り返し、無作為化、局所管理の役割
3.2 繰り返しの原則
・繰り返し実験による誤差の評価と検定精度
・同じ試料の繰り返し測定と、独立した実験の反復の違い
3.3 無作為化の原則
・実験順序や配置の偏りが、要因効果の判定に及ぼす影響
・実験の配置や実施順序を無作為化する方法と具体例
3.4 局所管理の原則
・日、作業者、原料ロットなどを用いたブロック化の考え方と具体例
・完全無作為化法と乱塊法の違いと使い分け
４．直交計画法と品質工学への応用
4.1 実験回数を削減する直交計画法
・要因・水準による実験数の増加と、条件の組合せを絞る考え方
・2水準型、3水準型、混合型の直交配列表
4.2 L8直交表を用いた実験設計
・要因、交互作用、誤差を評価する列の割付け
・実験条件の作成から結果の評価までの具体的な手順
4.3 Excel分析ツールによる簡易解析
・回帰分析を利用した要因効果・交互作用の評価と結果の読み取り方
・実験回数を減らすことで評価できなくなる効果と、解析上の注意点
4.4 品質工学（タグチメソッド）の基本
・パラメータ設計と、ばらつきに強い条件を探す考え方
・制御因子・誤差因子を用いたL18直交表によるパラメータ設計の事例
５．検出力分析による適切な試験数の決定
5.1 試験数を事前に決める重要性
・試験数が少なすぎる場合・多すぎる場合の問題と、事前に決める必要性
5.2 検出力分析の基礎
・有意水準、第一種・第二種の過誤と検出力の考え方
・効果量、検出力、標本サイズの関係
5.3 G*Powerによる標本サイズ計算
・G*Powerの基本操作と、対応のない一元配置分散分析の標本サイズ計算
・効果量や検出力を変えると、必要な試験数はどう変わるか
5.4 まとめと質疑応答
・各手法の実務への応用と質疑応答
■主な受講対象者：
・ 研究開発、製品開発、生産技術、品質管理、試験評価などの業務に携わる技術者
・ 材料評価、性能試験、工程改善などで実験データを扱う方
・ 実験結果のばらつきや条件の違いを、統計的に評価したい方
■期待される効果：
・ 繰り返し・無作為化・局所管理の役割を理解し、実験の偏りや誤差を抑えるための計画の要点を整理できる
・ 多重比較法の必要性と使い分けを理解し、Excel分析ツールを利用したBonferroni法の手順を学べる
・ 直交表で実験条件を絞る考え方と、その際に注意すべき要因効果・交互作用の扱いを理解できる
