Ｒ＆Ｄ支援センター
技術者・研究者向けセミナーの紹介
会 場 （株）日本テクノセンター研修室 【東京・新宿区】
日 時 平成22年5月14日（金） 10:30～17:30
【講座の内容】
【受講対象者】
これから製造業での実験や測定に携わる方
製造業での実験や測定に既に携わっているが、実験方法やデータ解析に自信が持てない方。
【予備知識】
四則演算と平方根程度の数学の知識
統計学的な考え方を説明します。計算技術よりも、ものの見方に主眼を置きます。
【修得知識】
実験計画立案の考え方
実験の進め方、ポイント
予備実験の考え方、実践方法とポイント
データの解析、解釈方法のポイント
「タグチメソッド」のような実験計画法の詳細説明は取り扱いません。
【講師の言葉】
製造業における研究開発、生産、品質管理などの各工程においては、様々な問題が発生する。
これらの問題の解決のためには、以下のような作業が不可欠である。
１．問題の整理、分析と再定義
２．原因や因果関係に関する推定と仮説構築
３．仮説検証方法の検討
４．検証方法の実行（実験、測定）
５．実験データの解析
６．実験結果に基づいた、結論の論理的導出（必要に応じ、仮説の修正と再検証）
本セミナーでは、初心者がなかなか気づかない実験、測定のポイントや統計的な観点に基づくデータの解析・解釈方法について、説明する。
【プログラム】
Ⅰ．問題解決プロセス
1．プロセスの全体像
2．問題の再定義の重要性
3．仮説の構築と実験前段階での妥当性の検証
4．事実、推定、憶測の区別
5．予備実験の重要性
Ⅱ．統計的概念
1．真値と誤差
2．測定という作業によって得られるもの
3．ばらつきとかたより
4．繰返し性と再現性
5．平均、標準偏差と標本数との関係
6．統計的概念の限界～個別事情は予測できない
Ⅲ．実験計画の心得
1．測定システム
2．測定結果の信頼性に影響を与える因子
3．実験の三原則
4．何回測定すればよいか?
5．要求精度と実験精度、測定方法の選定
Ⅳ．実験中の心得
1．実験担当者としての心構え
2．途中経過のモニターと実験継続の当否判断
3．予想外のデータに関する対処
Ⅴ．測定結果の解析方法
1．先に平均するか、あとで平均するか?
2．有効数字、表示桁数の重要性
3．グラフ化による全体像把握
4．MicrosoftExcelの関数、グラフ、データベースの活用方法
Ⅵ．測定結果の解釈
1．統計的有意差と技術的有意差
2．客観的判断と主観的判断との境界
3．第1種の過ちと第2種の過ち
4．相関と因果
Ⅶ．間違いやすいポイント
1．ばらつくデータは悪か?
2．測定機器を校正すればばらつきは減るか?
3．理想的な条件で測定したほうがよいのか?
5．測定を繰り返せばばらつきが減るとはどういうことか?
4．100回測定しないとわからないような有意差は本当に有意差か?
6．不偏分散とはどういうことか?
7．昨日の標準偏差と今日の標準偏差の平均をとってよいか?