G・D・ラクストン，N・コルグレイヴ［麻生一枝・南條郁子訳］
（2019年6月15日刊行，名古屋大学出版会，名古屋, xii+304 pp., 本体価格3,600円, ISBN:9784815809508 → 版元ページ）
うわ，いきなりピンポイントで刺さりまくる「実験計画法」の新刊が出た．無作為化・偽反復・検出力など全部載ってる．著者は進化学・生態学のプロ．これはオモテの仕事での必読本になりそう．これも名古屋大学出版会だっ．
【目次】
はじめに i
第4版の謝辞 v第1章 デザインはなぜ大切か 1
1.1 実験デザインはなぜ必要か 1
1.2 貧弱なデザインの害悪 4
1.3 実験デザインと統計解析法の関係 6
1.4 良い実験デザインはなぜ特に生命科学者にとって重要なのか 8
1.5 被験体、実験単位、サンプル、そして専門用語 13
まとめ 17第2章 仮説を明確にする 19
2.1 なぜ研究の焦点を定めるのか —— 問い、仮説、予測 20
2.2 最強の証拠で仮説を検証する 30
2.3 対照群 35
2.4 予備研究と予備データの重要性 44
まとめ 49第3章 デザインの大枠を選ぶ 51
3.1 実験操作か、それとも自然のばらつきか 51
3.2 野外か、それとも実験室か 64
3.3 生体内か、それとも生体外か 67
3.4 完璧な研究はない 68
まとめ 70第4章 個体間のばらつき、反復、サンプリング 71
4.1 個体間のばらつきと実験デザインの基本原理 71
4.2 反復 73
4.3 サンプルを選ぶ 86
まとめ 100第5章 偽反復 103
5.1 独立とはどういうことか、偽反復とは何か 104
5.2 偽反復のよくある原因 107
5.3 非独立性に対処する 114
5.4 実際問題として反復ができなかったら 118
5.5 偽反復、第三の変数、交絡変数 119
5.6 コホート効果、交絡変数、横断的研究 121
まとめ第6章 サンプルサイズ、検出力、効果的なデザイン 125
6.1 適切な数の反復体を選ぶ 126
6.2 実験の検出力に影響をあたえる要因 129
6.3 計画している研究の検出力を知る 131
6.4 研究の検出力を上げる 139
6.5 いくつかの異なる実験計画の検出力を比較する 149
まとめ 153第7章 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 155
7.1 1因子完全ランダム化デザイン 156
7.2 ランダム化 157
7.3 因子のレベルが2を超える場合 164
7.4 完全ランダム化実験の長所と短所 165
まとめ 167第8章 複数の因子をもつ実験 —— 複因子デザイン 169
8.1 因子が2つ以上のランダム化デザイン 169
8.2 相互作用 171
8.3 レベルと因子の混同 180
8.4 分割プロットデザイン（または分割ユニットデザイン） 182
8.5 ラテン方格デザイン 186
8.6 統計法について考える 189
まとめ 192第9章 完全ランダム化を超えて —— ブロックと共変数 195
9.1 特定の変数でブロックを作るという考え方 196
9.2 個体のもつ特徴や、空間や、空間でブロックを作る 199
9.3 ブロック化の長所と短所 203
9.4 ペアデザイン 204
9.5 ブロックの大きさをどう選ぶか 205
9.6 共変数 206
9.7 共変数と因子の間の相互作用 210
まとめ 213第10章 被験体内デザイン 215
10.1 被験体内デザインとは何か 216
10.2 被験体内デザインの長所 216
10.3 被験体内デザインの短所 217
10.4 同一個体をくり返し測定するのは、偽反復ではないのか 223
10.5 いくつかの処理を含む被験体内実験は時間がかかる 224
10.6 どういう処理列を使うべきか 225
10.7 被験体内デザインとランダム化ブロックデザイン 226
10.8 被験体内効果と被験体間効果が混ざった実験のデザイン 227
まとめ 229第11章 測定 —— 良質なデータをとるために 231
11.1 較正 —— 計器のチェックと調整 232
11.2 正確度と精度 234
11.3 感度と特異度 242
11.4 観察者内変動 247
11.5 観察者間変動 253
11.6 どう測定するかを決める 255
11.7 データ記録の落とし穴 267
まとめ 271セルフチェック問題の解答例 273
実験デザインのフローチャート 285
参考文献 290
訳者あとがき 297
索引 301
