実験計画
１．フィッシャーの３原則に従う実験計画が望ましい．
① 反 復
② 無 作 為 化 ③ 局 所 管 理
誤 差 の 推 定 誤 差 の 減 少
検 定 ・推 定 精 度 の 向 上
系統誤差をいかにして制御するかを考える
要因実験
要因実験の利点
分散分析で様々な角度から実験の精度を検討できる 交互作用の検出
実験の精度の向上
分散分析を有効に活用できる要因実験（複数の因子を同 時に扱う実験）が望ましい
水準の数，幅を決める
質的因子の場合：実験目的と利用可能なものという観点から決まる 水稲の品種比較試験
よく栽培される品種を選ぶ
コシヒカリ，ハナエチゼン，きぬむすめ，つや姫
量的因子の水準数
量的因子の場合：予想した量的関係を説明できる程度
最初は広い範囲で 2 ～ 3 程度の水準で行い，次の実験で因子 の範囲を絞っていくのがよい．
２水準 ３水準 ４水準
データを集めたら
１．基礎統計量を計算する
① データが少ないとき
平均，標準偏差，標準誤差など
② データが多いとき
平均，標準偏差，標準誤差などに加えて，
度数分布，ヒストグラムも作成
異常値の取り扱い
データの中に異常に大きい，あるいは小さい値，すな わち（ 異常値 ）（外れ値）があるときの取り １．異常値の原因が明らかなときはその異常値を除去する扱い
２．データを増やす
３．統計的検定によって異常値を除去する ４．内部平均（トリム平均）を用いる
５．ロバスト法を用いる
データを集めたら
４．統計解析する．
３．散布図をかき，相関分析する．
意外な組み合わせで相関が見つかることもある
実験計画の段階で計画した方法で統計解析する 分散分析，ｔ検定，カイ二乗検定，回帰分析など
