目次
デザインはなぜ大切か
仮説を明確にする
デザインの大枠を選ぶ
個体間のばらつき、反復、サンプリング
偽反復
サンプルサイズ、検出力、効果的なデザイン
最もシンプルな実験デザイン―１因子完全ランダム化デザイン
複数の因子をもつ実験―複因子デザイン
完全ランダム化を超えて―ブロックと共変数
被験体内デザイン
測定―良質なデータをとるために
著者等紹介
麻生一枝［アソウカズエ］
お茶の水女子大学理学部数学科卒業、オレゴン州立大学動物学科卒業、プエルトリコ大学海洋生物学修士、ハワイ大学動物学Ｐｈ．Ｄ．現在、長浜バイオ大学バイオサイエンス学部准教授
南條郁子［ナンジョウイクコ］
お茶の水女子大学理学部数学科卒業。現在、翻訳者（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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こさみ
1
実験デザインについて統計学とのつながりを強調しながら解説されている。各論が必ず具体例付きで丁寧に解説されているのでとても分かりやすい。いわゆる「実験のうまさ」が統計学的根拠を添えて明文化されていると言える。自分が実験計画を立てるときだけでなく、他人の研究を理解するときにも役に立つだろう。2020/02/09
rukaq
0
素晴らしい。 良い仮説の立て方や、偽反復の避け方、ブロック化など、知らなくてはならないけど、実は知らない、よくわかっていない人が多い事柄を丁寧に解説している。 全ての年代の研究に携わる人が読むべきと感じた。2023/06/02
