【初心者向け】誤差とは？実験や統計で必ず出るズレの正体をわかりやすく解説

こんにちは、シラスです。

どれだけ精密な機械を使っても、どれだけ丁寧に作業しても、完全に思い通りの結果が出ることはありません。
1回目は「100.0g」だったのに、2回目は「100.1g」になる。

この「ズレ」を、私たちは「誤差（ごさ）」と呼びます。

いいえ、失敗ではありません。
実験計画法とは、この「誤差という邪魔者」をゼロにするのではなく、「誤差とうまく付き合いながら、真実を見つけ出す」ための技術だからです。

今日は、実験に必ずつきまとう「誤差」の正体と、そのコントロール方法について解説します。

1. 誤差とは？：理想と現実のギャップ

誤差を一言で定義するとこうなります。

カレー作りで考える 🍛

あなたが「牛肉＋スパイス多め＋60分煮込み」という完璧なレシピでカレーを作ったとします。

• 1回目： 90点（完璧！）
• 2回目： 87点（あれ？少し薄い？）
• 3回目： 88点（今度は少し辛い？）

同じレシピ、同じ人間が作っているのに、なぜ味が変わるのでしょうか？
それは、私たちがコントロールしきれない「無数の小さな要因」が影響しているからです。

2. なぜ誤差は避けられないのか？

誤差の原因は、探せばキリがありません。

人間が行う限り、また自然環境の中で行う限り、これらを完全にゼロにすることは不可能です。
だから、「誤差はあるもの」として受け入れる必要があります。

3. 重要な区別：「偶然」か「クセ」か

ただし、誤差には「許せる誤差」と「許せない誤差」の2種類があります。
ここを区別することが、実験計画法の第一歩です。

① 偶然誤差（Random Error）

プラスにもマイナスにも、ランダムにバラつく誤差です。
例：火加減の微妙な揺らぎ、測定ごとのブレ

② 系統誤差（Systematic Error）

ある特定の方向に、常にズレ続ける誤差（クセ）です。
例：計量カップの目盛りが間違っている、オーブンの温度設定が壊れている

実験計画法で扱う「誤差（Error）」は、主に①の「偶然誤差」の方です。
これを統計的に処理することで、真実をあぶり出します。

まとめ

「誤差が出たから失敗だ」と落ち込む必要はありません。
むしろ、「誤差の大きさを知る」ことこそが、実験の重要な成果なのです。

さて、誤差の正体が分かったところで、次はいよいよ本格的な実験手法に入ります。

「温度」というたった一つの要因を変えた時、結果はどう変わるのか？
実験計画法の基本形、「一元配置実験（いちげんはいちじっけん）」について解説します。