テーマは5つ。各テーマの中で「まず読むべき記事」から順番に並べています。気になるところから読んでもOKですが、初めて学ぶ方はSTEP順に進むのがおすすめです。
統計的仮説検定の基礎
t検定や分散分析を学ぶ前に、「なぜ検定が必要か」「p値は何を意味するか」を理解しておくと、その後の学習がずっとスムーズになります。
平均検定（t検定）
製造現場でも研究現場でも、一番使う頻度が高い検定です。「AとBに差があるか」を調べる場面ならまずt検定を検討します。
分散分析法（ANOVA）
条件が3つ以上あるときはt検定では対応できません。そこで分散分析（ANOVA）を使います。t検定と考え方は似ているので、t検定を理解していれば入りやすいです。
多重比較法
分散分析で「有意差あり」が出ても、それだけでは「どの組み合わせに差があるか」はわかりません。それを調べるのが多重比較法です。
ノンパラメトリック検定
「データが正規分布に従っているか自信がない」「サンプルが少ない」ときの選択肢です。t検定・分散分析の、正規分布を前提としないバージョンと思ってください。
実験計画法（DOE）
「どの条件が品質に効いているか」を最小限の実験回数で明らかにする手法です。闇雲に実験を繰り返すより、はるかに効率的にデータが取れます。
Excelで使えるデータ分析ツール
検定の前にデータの分布や相関を確認しておくと、解析の方針が立てやすくなります。
Excelのデータ分析ツールを使った回帰分析の手順。
相関係数の求め方と散布図の読み方。
データの分布を確認するヒストグラムの作成手順。
📚 おすすめ参考書はこちらの記事でまとめています。
📚 合わせて読みたい書籍
統計学が最強の学問である（西内 啓）— 統計学の全体像と応用を語った読み物系入門書。学習のモチベーション上げに。
完全独習 統計学入門（小島 寛之）— 統計の基礎を体系的に学びたい方におすすめの定番書です。
QC検定2級の合格を目指す方は、手法編の学習順を分野別にまとめたQC検定2級 手法編の攻略ロードマップもあわせてご活用ください。