公平性は測れるか　という難しい問題に挑戦している。
本書をちょっと読んだだけでは、原因と結果の関係が分かる方法までは理解できなかった。

実験計画と分散分析を勉強しはじめるきっかけにはなる。

あえて低めの評価で星二つとさせて頂きます。もちろん、「読む価値がない」といっているわけではありません。
低めの評価とさせていただいたのは、「著者の想定する読者のレベル」と「本書のレベル」があまりにかけ離れていると思うからである。著者は、「はじめに」で「本書は実験計画を初めて勉強する文科系の読者のための入門書です。」と書いている。しかし文科系の学生に限らず、理科系の学生でも本書を理解できる人は少ないでしょう。それどころか、統計学の基本事項を知っている人が読んでも難しいでしょう。そんな難易度の高い本を「文系の読者のための入門書です。」というのは、如何なものかと思い、星二つとさせて頂きました。
さて、そんな本書の内容はというと。分散分析および実験計画で扱う多くのモデルが解説されている。初めは単純なモデルから入るので、それなりに理解できる。しかし、章を追うごとに、段々とモデルが複雑になっていき、理解するのに骨が折れるでしょう。
数式は、扱う内容が内容だけにそれなりに出てくる。決して高度な数式ではないが、「Σ(シグマ)」を見るのに嫌気がさすような人は、本書を読めないでしょう。
個人的には、推測統計や記述統計の知識をそれなりに有している人が読むべき本なのだと思う。

われわれ素人にとって、専門書を読んでいく難しさは以下の三点に尽きる。
1)その分野の言語の使用法が日常言語の使用法と違うことにしっかりと気づくこと
2)専門用語の語用論をひとつひとつ覚えて行くこと
3)この作業をめげずに丹念に積み上げてゆくこと
この本では身近な具体例を通してまずは専門用語が提示される。それはいいだろう。
しかし次からがついていけない。
提示され、定義されたコトバを、「一回言ったからもうわかったね」という感じで「わかっている」と看做して次々に論が積み上げられてゆく。
　例えば、母数,変数量,繰り返し,G研究,D研究,などなど…
おいおい。こちとらそんなにワーキングメモリーの許容量がないよ!、と悲鳴を上げてしまうのは私だけ?
このコトバの意味って何だったっけ?と振り返っているうちに今までの論旨の流れを忘れてしまっている。これではまるでADHD児が授業についていけない姿と一緒だ。
だからついていけない。
そうなのだ。わかりやすい授業とは
・日常用語とは語法の違うコトバをその都度確認し続けること
・積み上げるべきコトバの使い方を覚えさせるためにその場で簡単なドリルを繰り返すこと
・その上で今までの論の流れを図解などを駆使しつつ相手の意識の流れから途切れさせないように配慮すること
これらをしっかりと実践しているのが「授業の実況中継を本にしたような解説書」なのである。例えば「まんがでわかる統計学シリーズ」など。
残念ながらこの本は著者も述べているように教科書になっている。
しかし著者が意図したような「寝転がって読めるような教科書」にはなっていない。
と、いうことで私は分散分析がよくわかるようなもっと別の本を探さなくてはならなくなった。

　分散分析が何をしようとしているのか、その限界を含めた特徴が具体的によくわかりました。また、実験計画の理念が分散分析という方法を通して身にしみてくる感じです。分散分析を理解しようと挑戦したけどつまずいたことのある人、分散分析を小手先だけ使ってる人、に目からうろこの出る一品かもしれません。出てくる数式も筆者の伝えたいことを効率的に表現する目的にとどめてあると思います。そもそも、元々数式で表現された理論をまるで数式なしに読み解くのは、芥川龍之介を全部ひらがなで読むようなものです。ご一考を。
　根気強く読まれるなら数式が苦手な人にも、数式に親しむチャンスにもなるし、入門書としてもすぐれた本だと思いました。

本書は、実験計画法の入門書に当たる、文型にでも理解できるような形式をとった良書である。実験には目的がある。本書で用いられる例では、農場実験を行う場合、新品種の稲が収穫量に影響するかどうか、が目的となる。この時注意しなければならないのは、新品種以外の変数が収穫量に及ぼす影響である。実験では、こうした点をコントロールする必要がある。すなわち、実験とは、ある条件を一定としたときに、目的となる特性値に対して、他の変数が影響しているかどうか、を調べる方法であり、実験計画法とは、これら一連の手法を体系的に扱うものである。

ところで、実験計画法には、２つの局面がある。１つは実験の計画であり、もう１つはその解析方法である。前者は、目的に応じてどのような実験を行えばよいか、どうすればデータを効率的に集められるか、を考える領域であり、後者は、得られたデータをどう処理して結論を出すか、これを考える領域である。この領域は、分散分析法として知られている統計的手法を用いることになる。

実験計画法は、記述のように、他の変数が特性値に影響しているかどうかを調べるものであるが、他の変数が特性値に影響する、というとき、その変数は、１つだけとは限らない。複数個が特性値に影響する場合がある。このように、影響する変数が増えれば増えるほど、実験の計画も複雑になる。こうした場合、実験を計画する、ということが重要になる。こうした状況は、社会が複雑化すればするほど起こりうるものであり、現在において、かなり重要度が高い手法である、といえる。