実験のデザインと統計学的視点
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/20 23:09 UTC 版)
「科学的方法」の記事における「実験のデザインと統計学的視点」の解説
科学的な実験においては、実験のデザインが重要である。実験のデザインというのは、ここでは、 どのような測定手段を用いて どのように測定対象をグループ分けし、 それぞれのグループにおいて、 どのような設定/測定条件において（実験条件の振り方,キザみ方を含む） どのような順番で どのような数サンプル数だけ測定し、 得られた結果を どのような手段で可視化/比較/統計的に解析するか を指す。実際の論文において、IMRAD型の論文であれば「材料と方法」等といったタイトルの節があるが、「材料と方法」欄に「実験のデザイン」という項目が設けられていることがある。調査や研究が科学的であるためには、実験のデザインが妥当であること、実験のデザインが適切に（論文中に）開示されていることが重要である。 うち、「どのような測定手段」の部分については、測定原理や概念操作化それぞれの専門分野で考えられる分野個別的な問題であり、本記事のスコープから外れるため説明の対象外とする。但し、「同じ」ものを測る代替手段がいくつか存在する場合にはいくつかの測定手法を並行して用いることが望ましい等といった基本原則は存在する。 それ以外は、統計的な観点を濃厚に含む。意味のある統計手段を行使するためには、少なくとも以下が必要である,,,,,,。 適切なグループ分けの設定 適切な方法で実験条件を振る/キザむこと（所謂「条件出し」の問題） 適切な統計手法/検定統計量/検定手法の採用 統計的な有意差を得るために必要な実験例数の設定 統計的な相関、差異の適切な解釈 実験データを適切な可視化手段にて可視化されること 本節では、まず、「実験デザインの例」を例示した上で、上記それぞれの観点について簡単に説明する。
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