はじめに
実験計画法とは
①異なるいくつかの条件下でデータを求めること
②①の間に差があるかどうかを検討すること
の総称である。
①の代表格は直交表への割り付け、etc
②の代表格は分散分析、etc
②をもう少し詳しく述べると、
2群間の量的データの比較ではｔ検定
3群以上（2群でもかまわないが）の比較では分散分析
と使い分けるのがいい。
ｔ検定と分散分析の違いは、ｔ検定は平均値を用いて、群間に差があるかどうかを調べるのに対して、分散分析は分散を用いて、群間に差があるかどうかを調べる方法である。
1元配置分散分析
おい、３つの条件で商品の売上を調査したんだ
ご苦労様です
ほれ、これがデータだ
これは対応のあるデータですか？
知らん。ある場合とない場合にわけて結果をだしてくれ。いいな
また無茶ぶりですか……
1元配置分散分析（対応がない場合）
実験計画法を用いて検定することにする。
群別データにチェックを入れて、正規性の検定をシャピローウィルク検定で行う。
2群の場合はF検定を実施したが、3群以上の場合はバートレット検定で等分散性を検定する。
確率0.92で等分散性があるといえるので、一元配置分散分析を行う。
検定確率0.0028で、条件の間に差があるといえる。
この表から、有意水準5%より小さいものに差があるので、その条件どうしは、条件１と条件２、条件２と条件３となる。（条件１と条件３の間には差がない）
1元配置分散分析（対応がある場合）
対応のあるデータからにチェックをいれて、正規性の検定を行う。
すべてに正規性があることより、繰り返しのない2元配置分散分析を行う。
この結果より、検定確率0.0088で有意水準0.05より水準間に差があることがわかる。
2元配置分散分析
問題1
作物の品種と肥料の組み合わせによる収穫量を表したデータである。2 元配置分散分析を用いて判定せよ。
解答1
先頭列で群分けにチェックをいれて、二元配置分散分析を実施する。
以上により、品種水準間と肥料水準間に差はなく、交互作用のみに差がある。ここで、重要なのは、2元配置分散分析では、交互作用まで評価できることである。
演習
問題１
以下のデータは３つの工場群の不良品率を与えたものである。各群に差があるといえる
か、実験計画法を用いて有意水準 5%で検討せよ。
解答１
以上より1元配置分散分析を実施する。
検定確率0.0047より、群別の平均間に差があるといえる。
この結果より、不良率１と不良率２，不良率１と不良率３の条件間に差があるといえる。
問題２
４つの群のデータであるが、各群に差があるといえるか、実験計画法を用いて有意水準 5%で検討せよ。
解答２
以上により、クルスカルーウォリス検定を実施する。
検定確率0.2371より、群間に差があるとはいえない。
直交表
直交表分散分析とは、少ない実験回数で要因の効果と要因間の交互作用を測定し、分析する方法である。
コンジョイント分析とは、は直交表分散分析と数量化Ⅰ類を合わせた分析である。直交表分散分析では直交表によって実験の組み合わせを考え実験計画を立てるが、コンジョイント分析ではアンケートの中で商品の特徴を効率よく組み合わせるために直交表が使われる。
コンジョイント分析は数量化Ⅰ類（0/1 データに変換して重回帰分析）の処理を行うのであり、マーケティングへの応用というとらえ方の他に、直行表実験計画法の処理のひとつというとらえ方も必要である。
問題１
以下のデータは直交表に要因A,Bと交互作用A*Bを割り付けたものである。有意水準5%で分析せよ。
解答１
この最小水準と最大水準は次の通り。
次にこの実験計画に対して、コンジョイント分析（数量化Ⅰ類）を行う。
この結果より、dataに効果があるのはA1、B2、A*B2である。
数量化Ⅰ類の直線はカテゴリウェイトを用いて
０＊A1＋1.25＊B2＋3.75＊A*B2＋66.5
となる。
寄与率が0.783より約78%がこの式で説明できることを示している。
結合確率によって、Bが一番重要性が高い。
P値が0.0018で、P値＜0.05より各要因は有意であるといえる。
問題２
以下のデータは直交表に要因A,B,Cと交互作用A*B、A*Cを割り付けたものである。有意水準5%で分析せよ。
解答２
次にこの実験計画に対して、コンジョイント分析（数量化Ⅰ類）を行う。
この結果より、dataに効果があるのはA2、B1、C2、A*B2、A*C2である。
数量化Ⅰ類の直線はカテゴリウェイトを用いて
1＊A2＋0＊B1＋0.5＊C2＋4＊A*B2＋1.5＊A*C2＋19.75
となる。
寄与率が0.949より約95%がこの式で説明できることを示している。
結合確率によって、Cが一番重要性が高い。
P値が0.0210で、P値＜0.05より各要因は有意であるといえる。
おわりに ブラックボックス化のすすめ
統計手法はパソコンの発展にともない、無料で十分な機能を持ったものが多く登場している。Rをはじめとして、ここで採用したCAnalysis、HADなど数え上げればきりがないほどである。
エンドユーザーとして統計を使うものにとっては（解析には理論が必要になるのだが）もはや理論は必要ない。ブラックボックス化しても十分に役割を果たすことができると考えている。
エンドユーザーは、解析に時間をつかうより、インプットであるデータの構造、つまり何のためにそのデータを集め、どういう構造でデータを整理し、どんな手法で解析するかに心を砕くべきであり、アウトプットをキチンと解釈することに時間を費やすべきである。解析はブラックボックスで構わない。
これは経営ダッシュボードにもいえる話である。グラフの作成は重要だが、なにを知りたくてそのグラフを描いたのかを十分に把握していなければ、徒労に終わる。
ここで紹介した統計手法と経営ダッシュボードを駆使すれば、医療関係など特殊な分野は別にして、解析に不満はないはずである。
解析の目的は、大雑把にいえば次のステップ、次の一手、次のアクションを求めるためであり、解析自体を目的にしてはならない。
読者諸賢が有意義な解析を行って、次のアクションへと進んで欲しい。
サイトご利用方法
次のページ・前のページを利用するよりも、グローバルメニュー（ヘッダー部分にある項目）をクリックしていただければ、その項目の全体像が一目でみることができ、クリックすればそのサイトへ飛びます。
google、yahoo、Bingなどで検索する場合、検索ワードは先頭に、孤立じじい、と入力しその後に、ダッシュボード or インテリア or 統計 or 談話室、とどれかひとつを入力すると、その検索サイトが上位表示されます。