実験計画法
実験計画法(じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments)は、効率のよい実験方法を設計(デザイン)し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。特に1950年G・M・コックスとW・G・コクランが標準的教科書を出版し、以後医学、工学、実験心理学や社会調査へ広く応用された。またこれを基にして田口玄一による品質工学という新たな分野も生まれた。
他にも、マーケティングや新しい商品・サービスのコンセプトや仕様を考える場合などに用いられる、コンジョイント分析も有用である。
以上でも制御できない可能性のある要因の影響を除き、偏りを小さくするために条件を無作為化する。例えば実験を行う空間的・時間的順序の影響があるかもしれないから、決まった順序でなく実験のたびに無作為に順序を決めるなど。これは生物学などの実験で特に重要である。
以上の原則に基づく実験計画と結果の解析で重要な統計学的方法が、分散を複数の成分(偶然の誤差や各要因の影響)の和としてモデル化し分析する分散分析の方法である。
また実験計画法は数学的には組合せ論(ブロックデザイン)と密接な関係がある。
一方、栽培を複数の別の圃場で行うと、土質などの違いも考えられるので、局所管理化の原則に基づき正確な比較をするためにはこれも因子として考える必要がある。このように、品種や施肥量のように自由に設定することはできない因子について、均質な群に分ける操作をブロック化という。
さらに厳密には同じ圃場の中の個別の区画(畑)による違いがあるかもしれないが、これをコントロールするのは非常に難しいから、反復ごとに畑の順番をランダムに変えることにより場所の影響を無作為化して減らすことが必要である。
次に、品種・施肥量・圃場の3因子につき各3水準を設定するとしよう。一般には全部で 3 x 3 x 3 = 27 通りの実験が必要である。しかし、交互作用が無視できる場合には表2 に示すように9通りに減らすことができ、この方法は一般には予備実験として利用できる(ここで示した方法はラテン方格法という)。このように、組合せを減らしながら各因子の各水準が他のすべての因子の水準と組合せられるような方法が種々編み出されており、直交計画(各因子を互いに直交するベクトルとして解釈できるため)と呼ばれている。