実験計画

この記事では、統計学における実験計画法とは何か、またそれが何に使用されるのかについて説明します。また、実験計画がどのように作成されるか、およびこのタイプの計画の例についても説明します。

実験計画とは何ですか?

実験計画法は、独立変数と従属変数の間の関係を研究するために使用される統計的手法です。したがって、実験計画では、独立変数を意図的に操作して、従属変数にどのような影響を与えるかを分析します。

したがって、実験計画は仮説検定を対比する役割を果たし、実施された研究から引き出された結論は研究の仮説が真か偽かを判断するために使用されます。

一般に、実験計画では、従属変数に対する独立変数の影響が研究されます。ただし、従属変数に対する 2 つ以上の独立変数の影響を調べることもできます。

導き出される結論が正しいためには、分析対象の変数を分離する必要があるため、無関係な変数を制御する必要があることに注意してください。

実験計画の立て方

実験計画を実行する手順は次のとおりです。

1. 調査変数の定義: 調査の独立変数と従属変数を決定する必要があります。
2. 統計的仮説を確立する: 作業仮説、つまり、研究で実証しようとしている変数間の関係が何であるかを定義する必要があります。
3. 実験研究を設計する際には、作業仮説の反証を試みるためにどのように調査を実施するかを計画する必要があります。
4. サンプルの研究: 独立変数の値が従属変数にどのような影響を与えるかを分析します。通常、母集団内のすべての個人を研究できるわけではないため、代表的なサンプルに焦点を当てる必要があります。
5. 結論を引き出す: 得られた結果から結論を導き出し、作業仮説が真か偽かを判断します。

統計調査は正確で、信頼性があり、再現可能である必要があることに留意してください。そのため、プロジェクトに多くの時間と労力を投資する前に、必ず次の 3 つの原則に従ってください。

実験計画の例

概念の理解を終えるために、実験計画の簡単な例を見てみましょう。

この場合、睡眠時間が職場での気分に影響を与えるかどうかを研究したいと考えています。したがって、独立変数は平均睡眠時間、従属変数は労働者の気分です。

したがって、この研究の帰無仮説は、睡眠時間は人々の気分に変化を引き起こさないということですが、対立仮説は、睡眠時間が気分に影響を与えるということです。

したがって、作業仮説を研究するために、同じ会社の 30 人からなる従業員の 2 つのグループをランダムに選択しました。 2週間の間、一方のグループは1日8時間睡眠し、もう一方のグループは1日最大5時間睡眠します。

次に、参加者の気分を評価するために、最終日に、研究に参加しなかった労働者 20 名のサンプルに、過去 2 週間の各参加者の気分を評価してもらいます。評価の範囲は 1 ～ 5 で、1 が最悪の評価、5 が最高の評価となります。

実験を行った結果、1日8時間眠ったグループの平均評価は4.1でしたが、1日5時間しか寝なかったグループの平均評価は2.7でした。

2 つの手段の違いは明らかですが、そのような結論は肉眼では導き出すことができません。したがって、平均の差について仮説検定が実行され、実際に 2 つの平均は統計的に異なると結論付けられました。したがって、睡眠時間が仕事の気分に影響を与えるという帰無仮説は棄却されます。

実験計画の種類

実験計画の種類は次のとおりです。

• 事前実験計画: 独立変数を意図的に変更せずに変数が観察されます。たとえば、教師が生徒に新しい指導方法を適用し、1学期後に生徒の成績が向上したかどうかを分析します。
• 真の実験計画: 2 つの対照グループが形成され、一方のグループでは独立変数が操作され、もう一方のグループでは独立変数が操作されません。このようにして、2 つのグループ間の独立変数の影響を比較することができます。たとえば、メンバーが特定の病気に苦しんでいる 2 つのランダムに作成された対照グループのうち、1 つのグループにのみ薬が投与され、薬を服用しなかった患者と比較して患者の状態が改善するかどうかが評価されます。薬。
• 準実験計画: このタイプの実験計画は前の実験計画と似ていますが、対照群はランダムに選択されず、すでに形成されたグループが研究されます。たとえば、2 つの異なるクラスでの新しい教育システムの導入が研究されています。

実験計画法と要因計画法

要因計画は、実験計画といくつかの類似点を共有する実験のタイプです。そのため、以下では、このタイプの研究がどのようなものであるかを簡単に説明します。

統計学における要因計画とは、2 つ以上の要因から構成される実験であり、さらに、これらの要因のそれぞれが異なる値またはレベルを持ちます。したがって、要因計画では、これらの各要因が従属変数にどのような影響を与えるかが研究され、応答変数に対する複数の要因間の交互作用の影響も分析されます。

したがって、実験計画と要因計画の主な違いは、独立変数の数です。実験計画は通常、単一の独立変数を使用して実行されますが、要因計画は通常、2 つ以上の独立変数を使用して機能します。