目次
34 関係: 偏り、増山元三郎、実験、実験心理学、工学、医学、ランダム化、ラテン方格、ロナルド・フィッシャー、ブロックデザイン (数学)、デザイン、ベクトル、分散 (確率論)、分散分析、コンジョイント分析、品種、品質工学、社会調査、統計学、組合せ数学、生物学、田口玄一、無作為抽出、物理学、直交表、相互作用、相関関係と因果関係、誤差、農学、農作物、肥料、数学、1920年代、1950年。
- メタ科学
- 定量的研究
- 実験
- 統計学の理論
- 統計的プロセス制御
偏り
偏り（かたより）またはバイアス（bias）とは、統計学で2つの異なる意味に用いられる。
見る 実験計画法と偏り
増山元三郎
増山 元三郎（ますやま もとさぶろう、1912年10月3日 - 2005年7月3日）は、日本の数理統計学者。
見る 実験計画法と増山元三郎
実験
実験（じっけん、）とは、発見をする、仮説を検証する、あるいは既知の事実を実証するために行われる科学的な手順。未知の効果または法則を発見するため、あるいは仮説を試したり仮説を作りだしたりするため、既知の法則を説明するために、制御された条件下で実行される操作、または手順。
見る 実験計画法と実験
実験心理学
実験心理学（じっけんしんりがく、experimental psychology）は、自然科学の一領域としての心理学の方法であり、実験的手法により心の理解を目指す。研究対象ではなく、研究手法に基づいた分類である。そのため、実験心理学が扱う研究対象は多岐に渡る。一般には知覚心理学、認知心理学、比較心理学、実験的行動分析や、生理心理学および発達心理学の一側面を含んでいる。 イブン・ハイサム（アルハーゼン）は、実験心理学の先駆者とされることがある。これは、彼の著作『光学の書』において視知覚や錯視を実験的に扱ったことによる。Omar Khaleefa (Summer 1999).
見る 実験計画法と実験心理学
工学
工学（こうがく、engineering）またはエンジニアリングとは、基礎科学である数学・化学・物理学などを工業生産に応用する学問。「真理の探究」を目指す基礎科学と「実用」を目指す工学の違いは絶対的ではなく、例えば電子工学や薬品生産などがあると『日本大百科全書』は述べている。これらの分野では、基礎科学・基礎研究の成果が応用科学・研究開発の中へと直接組み込まれている。日本の国立8大学の工学部を中心とした文書、「工学における教育プログラムに関する検討委員会」（1998年）では次の通り定義されている「」（PDFファイル） 工学における教育プログラムに関する検討委員会、1998年5月8日。。 『世界大百科事典』では、工学は「エネルギーや自然の利用を通じて便宜を得る技術一般」とされている。
見る 実験計画法と工学
医学
またはとは、生体（人体）の構造や機能、疾病について研究し、疾病を診断・治療・予防する方法を開発する学問である広辞苑「医学」。主流の医学は生物医学または主流医学、西洋医学などと呼ばれる。医学は、病気の予防および治療によって健康を維持、および回復するために発展した様々な医療を包含する。
見る 実験計画法と医学
ランダム化
ランダム化（らんだむか、）は、無作為化（むさくいか）とも呼ばれ、何かをランダムにする過程である。さまざまな文脈において、これには次のようなことが含まれる。
見る 実験計画法とランダム化
ラテン方格
ラテン方格（ラテンほうかく、）とは n 行 n 列の表に n 個の異なる記号を、各記号が各行および各列に1回だけ現れるように並べたものである。ラテン方陣（ラテンほうじん）ともいう。例を示す： begin end quadquad begin end ラテン方格は数学的には準群の積表と見ることができる。 ラテン方格は実験計画法に応用される。またペンシルパズルの一種「数独」や「賢くなるパズル」もラテン方格の応用である。 ラテン方格の名はオイラーによるもので、記号としてラテン文字（ローマ字）を用いたことによる。 ラテン方格は、第1行および第1列が自然な順序で並んでいる場合に標準形という。例えば上記1番のラテン方格は第1行と第1列がいずれも1,2,3であるから標準形である。どんなラテン方格も行、または列を交換することで標準形にできる。
見る 実験計画法とラテン方格
ロナルド・フィッシャー
サー・ロナルド・エイルマー・フィッシャー（Sir Ronald Aylmer Fisher, 1890年2月17日 - 1962年7月29日）は、イギリスの統計学者、進化生物学者、遺伝学者で優生学者である。現代の推計統計学の確立者であるとともに、集団遺伝学の創始者の一人であり、またネオダーウィニズムを代表する遺伝学者・進化生物学者でもあった。王立協会フェロー。
ブロックデザイン (数学)
組合せ数学において、ブロックデザイン (block design) とは、実験計画法、ソフトウェアテスト、符号理論、暗号理論、有限幾何、代数幾何学などに広範な応用を持つハイパーグラフの一種である。ブロックデザインであることが文脈から明らかな場合、しばしば単に「デザイン」と呼ばれる。「デザイン」は「計画」と表記されることもある。
デザイン
デザイン（英語: design、）は目的設定・計画策定・仕様表現からなる一連のプロセスである公益財団法人日本デザイン振興会.. 2022-10-30閲覧.。すなわち人・ユーザー・社会にとって価値ある目的を見出し、それを達成できるモノゴトを計画し、他者が理解できる仕様として表現する、この一連の行為をデザインという。
見る 実験計画法とデザイン
ベクトル
ベクトル（）またはベクター（） ベクトルは Vektor に由来し、ベクターは vector に由来する。物理学などの自然科学の領域ではベクトル、プログラミングなどコンピュータ関係ではベクターと表記される、という傾向が見られることもあるが、必ずしもそうとは限らない。また、技術文書などではしばしば古いJIS規格（旧・日本工業規格、現・日本産業規格）に準拠する形で、長音符号（長音符）を除いたベクタという表記が用いられていたが、JIS Z 8301:2005以降は長音符号を付けても省略してもかまわないとしており、ベクターという表記も増えている。 は「運ぶ」を意味するvehere に由来し、18世紀の天文学者によってはじめて使われた。
見る 実験計画法とベクトル
分散 (確率論)
数学の統計学における分散（ぶんさん、variance）とは、データ（母集団、標本）、確率変数（確率分布）の標準偏差の自乗のことである。分散も標準偏差と同様に散らばり具合を表し、標準偏差より分散の方が計算が簡単なため、計算する上で分散を用いることも多い。 分散は具体的には、平均値からの偏差の2乗の平均に等しい。データ の分散 は 分散が であることは、データの値が全て等しいことと同値である。データの分散は二乗平均から平均の2乗を引いた値に等しくなる。 確率変数 の分散 は、 の期待値を で表すと となる。 確率変数の分散は確率変数の2次の中心化モーメントである。 統計学では、記述統計学においては標本の散らばり具合を表す指標として標本分散（ひょうほんぶんさん、sample variance）を、推計統計学においては不偏分散（ふへんぶんさん、unbiased variance）・不偏標本分散（ふへんひょうほんぶんさん、unbiased sample variance）を用いる。
分散分析
分散分析（ぶんさんぶんせき、analysis of variance、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。 分散分析の最も単純な形は，2つ以上の標本の母集団が等しいかどうかを判断するt-検定であり、分散分析ではこれを一般化したものである。 統計学者で遺伝学者のロナルド・フィッシャーによって1920年代から1930年代にかけて基本手法が確立された。そのため「フィッシャーの分散分析」「フィッシャーのANOVA法」とも呼ばれる。 基本的な手法として、まず、データの分散成分の平方和を分解し、誤差による変動から要因効果による変動を分離する。次に、平方和を自由度で割ることで平均平方を算出する。そして、要因効果（または、交互作用）によって説明される平均平方を分子、誤差によって説明される平均平方を分母とすることでF値を計算する（F検定）。各効果の有意性については有意水準を設けて判定する。
見る 実験計画法と分散分析
コンジョイント分析
コンジョイント分析の例：アイスクリームの特徴に関する市場調査 (https://run.conjoint.ly/study/163/3ewoipzq36 Conjoint.ly) コンジョイント分析（コンジョイントぶんせき、conjoint analysis）とは、1980年代にアメリカで急速に発展して、多くの企業で活用されている調査方法。言わば、主にマーケティング分野で利用される実験計画法である。 商品やサービスについて、顧客（ユーザ）が望む要素は様々である。 また、これらの項目は、顧客（ユーザ）の決定的な「唯一これが決め手」というものがある場合はほとんど無く、多くの場合は、複数の項目が（意識していることを自覚しているかどうかを問わず）複雑に絡み合っている。
品種
品種（ひんしゅ）とは、生物の種以下の生物集団の単位である。 日本語では、異なる意味を持つものが混在して「品種」と呼ばれうる。以下のものが挙げられる。
見る 実験計画法と品種
品質工学
品質工学（ひんしつこうがく、quality engineering）とは、技術開発・新製品開発を効率的に行う開発技法。考案者の田口玄一の名を冠してタグチメソッドとも呼ばれる（TMと略される）。特に海外ではこちらの呼び方が一般的である。
見る 実験計画法と品質工学
社会調査
社会調査（しゃかいちょうさ、social research, social survey、field work）とは、人々の意識や行動などの実態をとらえる方法である。
見る 実験計画法と社会調査
統計学
正規分布は非常に一般的な確率密度関数の一つであり、中心極限定理により有用となっている。 Iris flower data setを使用している。 統計学（とうけいがく、statistics）とは、統計に関する研究を行う学問である。経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供するため、幅広い分野で応用されている。 物理学・経済学・社会学・心理学・言語学といった人文科学・社会科学・自然科学（基礎科学）から、工学・医学・薬学といった応用科学まで、実証分析を伴う科学の分野において必須の学問となっている。また、科学哲学における重要なトピックの一つでもある。
見る 実験計画法と統計学
組合せ数学
組合せ数学（くみあわせすうがく、）あるいは組合せ論（くみあわせろん）とは、特定の条件を満たす（普通は有限の）対象からなる集まりを研究する数学の分野。離散数学の中核の一つとされる。特に問題とされることとして、。
見る 実験計画法と組合せ数学
生物学
生物学（せいぶつがく、、biologiabiologiaはビオロギアと読む。）とは、生命現象を研究する、自然科学の一分野である平凡社『世界大百科事典』第15巻、p.418【生物学】。 広義には医学や農学など応用科学・総合科学も含み、狭義には基礎科学（理学）の部分を指す。一般的には後者の意味で用いられることが多い。 類義語として生命科学や生物科学がある（後述の#「生物学」と「生命科学」参照）。
見る 実験計画法と生物学
田口玄一
田口 玄一（たぐち げんいち、1924年1月1日 - 2012年6月2日三島一孝 MONOist製造マネジメントニュース 、2014年2月9日閲覧。）は、日本の工学者。品質工学（タグチメソッド）の創始者。 タグチメソッドは1980年代のアメリカ合衆国の技術停滞打破に大きく貢献した。これにより「アメリカを蘇らせた男」と呼ばれ、日本人として3人目のアメリカの自動車殿堂入りを果たした。また、日本でも多くの支持者によって品質工学会が設置されており、2年間で200事例に適用し、100億円以上の効果があった企業もあると言われている。 青山学院大学教授、日本規格協会参与、品質工学フォーラム会長、株式会社オーケン社長を歴任。品質工学会名誉会長、理学博士（九州大学）。
見る 実験計画法と田口玄一
無作為抽出
「あたり玉」と「はずれ玉」で構成される集団から、標本を無作為抽出する装置 無作為抽出（むさくいちゅうしゅつ）やランダム・サンプリング（random sampling）とは、ある集団から標本（サンプル）を無作為（ランダム）に抽出（サンプリング）する行為のことである。日本工業規格では、「無作為標本」の項で、「無作為な選択方法によって選んだ標本」と定義している。
見る 実験計画法と無作為抽出
物理学
は、自然物や自然現象を観測することにより、それらの仕組み、性質、法則性などを明らかにしようとする学問である。物理学は、自然科学の一分野であり、古典的な研究分野は、物体の力学、光と色、音、電気と磁性、熱、波動、天体の諸現象（物理現象）である。
見る 実験計画法と物理学
直交表
(3,3) がいずれも等しく2回ずつ現れる。（https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/e3/Orthogonal_Array_OA%2818%2C7%2C3%2C2%29.svg 元ファイルを開くとアニメーションを見ることができます。） 組合せ数学やその応用分野において直交表（ちょっこうひょう）あるいは直交配列（ちょっこうはいれつ、orthogonal array）とは、どの 列をとっても要素の ''t''-組のとりうる全てが行として等しい回数ずつ現れる2次元配列である。 1940年代にが導入して以来、実験計画法において大きな役割を担い続けているほか、誤り訂正符号やアダマール行列と密接な関連を持つなど、統計学、計算機科学、暗号理論において重要な概念である。
見る 実験計画法と直交表
相互作用
相互作用（そうごさよう）、交互作用（こうごさよう）、相互交流（そうごこうりゅう）、相互行為（そうごこうい）、またはインタラクションとは、interaction、 Interaktion 等にあてられた翻訳語・外来語であり、意味の核は「二つ以上のものが互いに影響を及ぼしあうこと」。派生語・形容詞形はインタラクティブ。
見る 実験計画法と相互作用
相関関係と因果関係
相関関係と因果関係（そうかんかんけいといんがかんけい）では、相関関係と因果関係の違いおよび関係について解説する。
誤差
誤差（ごさ、）は、測定や計算などで得られた値 M と、指定値あるいは理論的に正しい値あるいは真値 T の差 ε であり、 で表される。 基本的には、何らかの特定の意味をもつ対象について、実際に得られた値が、本来の値からどれだけずれているかを表す量である。ただし、一般には真値が分からない場合に測定や見積りを行うのであり、データのばらつきや、測定の分解能以下の不確かさを内包する。したがって、この場合の誤差は、実測値だけから統計的に見積もられるべき量となる。データを定量的に議論する際には、常に、あらゆる種類の誤差の可能性を考慮しなければならない。 誤差の発生原因としては、測定する際に生じる測定誤差や、データを計算する際に生じる計算誤差、標本調査による統計誤差（標準誤差）等が挙げられる。また実際におきる現象と数学的なモデルに違いがある場合にも誤差は生じる。
見る 実験計画法と誤差
農学
農学（のうがく、agricultural science、または略称としてagriscience）は、農業・林業・水産業・畜産業などに関わる、応用的な学問。農産物の栽培・育種、生産技術の向上、生産物の加工技術などや、生産に関わる社会的な原理、環境の保全など、第一次産業に関わる幅広い事柄を研究し、産業の改良と発展を目指す。広義の自然科学に属し、化学、生物学、地学などを基礎とするが、社会科学も基盤の一部を成す。
見る 実験計画法と農学
農作物
様々な農作物 農作物（のうさくぶつ、のうさくもつ）または作物（さくもつ）とは、農地に作る栽培植物全般を指す。
見る 実験計画法と農作物
肥料
肥料（ひりょう、肥糧）とは、植物を生育させるための栄養分として人間が施すものである。土壌から栄養を吸って生育した植物を持ち去って利用する農業は、植物の生育に伴い土壌から減少する窒素やリンなどを補給しなければ持続困難である。そこで、減少分を補給するために用いるのが肥料であり、特に窒素・リン酸・カリウムは肥料の三要素と呼ばれる。
見る 実験計画法と肥料
数学
数学（すうがく）とは、数・量・図形などに関する学問であり、理学の一種。「算術・代数学・幾何学・解析学・微分法・積分法などの総称」とされる。 数学は自然科学の一種にも、自然科学ではない「形式科学」の一種にも分類され得る。
見る 実験計画法と数学
1920年代
1920年代（せんきゅうひゃくにじゅうねんだい）は、西暦（グレゴリオ暦）1920年から1929年までの10年間を指す十年紀。
見る 実験計画法と1920年代
1950年
この項目では、国際的な視点に基づいた1950年について記載する。
見る 実験計画法と1950年
参考情報
メタ科学
定量的研究
実験
- 2012年ボーイング727型機墜落実験
- A/Bテスト
- IBM・イン・アトムズ
- ア・ボーイ・アンド・ヒズ・アトム
- ランダム化比較試験
- ルービン因果モデル
- 制御された衝撃実演
- 実験
- 実験の一覧
- 実験室
- 実験計画法
- 対照実験
- 平均処置効果
- 自己実験
- 自然実験
- 観測
統計学の理論
統計的プロセス制御
実験計画 別名。