統計学 サンプルサイズの決め方（２群の比較）
実験を行う際のサンプルサイズ（サンプル数、実験回数、n数…）はどのように決めていますか？２つのサンプル群の比較を行う際のサンプルサイズの計算方法について解説します。サンプルサイズの計算式２つのサンプル群を比較する際に必要なサンプルサイズ\(...
統計学 
統計学 標準偏差・標準誤差・信頼区間の使い分け エラーバーとは？
バラツキの指標として知られる標準偏差・標準誤差・信頼区間の使い分け…なんだか言葉が似ていてよくわからない…グラフのエラーバーもなんとなく“バラツキ”を表しているのはわかるけど…なにを表しているの？なにを表せばいいの…？そんな疑問を持つ方に向...
Plackett-Burman計画 プラケット・バーマン計画（Plackett-Burman design）とは
プラケット・バーマン計画（Plackett-Burman design）はスクリーニングのために実験回数を減らすことに重点をおいた計画です。必要な実験回数は（因子数＋１）回だけ！プラケット・バーマン計画（Plackett-Burman de...
統計学 「サンプルサイズ30以上」の根拠とは？
統計学では「サンプルサイズが30以上の場合、十分大きいサンプルとみなす」と言われることが多々あります。この根拠について考えてみました。この記事の結論「サンプルサイズが30以上の場合、十分大きいサンプルとみなす」とする根拠としては、統計処理を...
要因計画 要因実験で「ついでにもう１因子」調べよう
実験を繰り返すことを反復（replication）といいます。データの信頼性を向上させたいときには、同じ条件での実験を繰り返しますよね。要因実験（Factorial experiment）を用いてデータを得る際も、各実験条件を複数回繰り返す...
要因計画 要因実験とは（解析編）│初期段階のスクリーニングに
要因実験（Factorial experiment, Factorial design）は最も基本的な実験計画であり総当たりでデータを取得します。各要因を個別に調査していく逐次的な一因子実験などと異なり、交互作用の影響も調査できますが、必要...
要因計画 要因実験とは（計画編）│初期段階のスクリーニングに
要因実験（Factorial experiment, Factorial design）は最も基本的な実験計画であり、総当たりでデータを取得します。各要因を個別に調査していく一因子実験などと異なり、交互作用の影響も調査できるメリットがある一...
コラム やってはいけないアプローチ│その実験、効率悪くない？
実験をやるからには効率よくデータを集めたいですよね。やってはいけない、でもやってしまいがちな実験方法をまとめました。この記事の結論総当たり実験・勘と経験頼み・１因子ごとの調査は、やめよう！直交表を用いた部分要因実験など、実験計画法を使おう！...
直交表 直交表のしくみ
直交表を用いた実験では各因子の水準をいろいろと変更しているにもかかわらず特定の計算を行うことで各因子の効果を他の因子の影響がない状態で算出することができますその理由は直交表に含まれる各列が文字通り直交しているため特定の列の効果のみを算出する...
直交表 直交表のつかいかた
直交表はスクリーニング実験を行う際に大幅に実験数を削減できる強力なツールです。この記事では直交表の使い方を例を交えながら以下の流れで紹介します。直交表のえらびかた直交表を選ぶために、まずは実験回数、因子数、水準数を決める必要があります。実験...