製造業における実験・測定の取り組み方とデータの解析・解釈の仕方

計算技術よりも，ものの見方をわかりやすく解説！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！

主催：Ｒ＆Ｄ支援センター

日時：平成23年1月26日（水）　10：30〜16：30

＜講座のポイント＞
・製造業における研究開発，生産，品質管理，出荷後顧客対応などの各工程においては，様々な問題が発生します。これらの問題を解決するためには，以下のような作業が不可欠です。

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，説明します。

＜プログラム＞
１．問題解決プロセス
　　1.1　プロセスの全体像

　　1.2　問題の再定義の重要性

　　1.3　予備実験の重要性

２．統計的概念
　　2.1　真値と誤差

　　2.2　測定という作業によって得られるもの

　　2.3　ばらつきとかたより

　　2.4　繰返し性と再現性

　　2.5　平均，標準偏差と標本数との関係

　　2.6　統計的概念の限界〜個別事情は予測できない

３．実験前の心得
　　3.1　測定システム

　　3.2　測定結果の信頼性に影響を与える因子

　　3.3　実験の三原則

　　3.4　何回測定すればよいか？

４．実験中の心得
　　4.1　途中経過のモニターと実験継続の当否判断

　　4.2　予想外のデータに関する対処

５．測定結果の解析方法
　　5.1　先に平均するか，あとで平均するか？

　　5.2　有効数字，表示桁数の重要性

　　5.3　グラフ化の重要性

　　5.4　Microsoft Excelの関数，グラフ，データベースの活用のポイント

６．測定結果の解釈
　　6.1　統計的有意差と技術的有意差

　　6.2　客観的判断と主観的判断との境界

　　6.3　第1種の過ちと第2種の過ち

　　6.4　相関と因果

７．間違いやすいポイント
　　7.1　ばらつくデータは悪か？

　　7.2　測定機器を校正すればばらつきは減るか？

　　7.3　測定を繰り返せばばらつきが減るとはどういうことか？

　　7.4　100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？

　　7.5　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？　

【質疑応答・名刺交換・個別相談】