実験計画法（じっけんけいかくほう、英: Experimental design、Design of experiments）は、
効率のよい実験方法を設計（デザイン）し、結果を適切に解析することを目的とする統計学の応用分野である。
R・A・フィッシャーが1920年代に農学試験から着想して発展させた。

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■局所管理
たとえば、ある植物の成長を促進する薬品が、植物の成長にどの程度の効果があるかを調査するために、
「薬品A」「薬品B」「薬品C」を与える実験をします。この実験を行う際、それぞれ以下のような環境で実験をしたとしたら、
その薬品の効果で成長した言いえるでしょうか？

薬品Aは日本国内の日当たりのいい場所で与える。
薬品Bはアメリカ国内の日陰で与える。
薬品Cはピラミッドの近くで与える。
当然、それぞれの成長は薬品の効果ではなく、日照時間や気温といったような外部の環境の影響の方がより大きく出るはずです。
このように、観測したい効果以外の要因が多分に含まれてしまうと、実験結果の信ぴょう性が低くなってしまいます。
そうならないように、「観測したい効果以外の要因が入り込む余地を可能な限り排除しましょう。」というのが局所管理です。

■反復
たとえば、ある実験を実施したとき、それが偶然発生した事象に伴って得られた結果だという可能性があります。
実験を実施する環境は何も変えていないのに、もう一度同じ実験をしたら、得られる結果が変わってしまうかもしれません。
このように、「得られた結果が偶然である可能性を排除するために、同じ条件での実験を複数実施しましょう。」のが反復の考え方です。

なお、同じ実験を複数というのは、実験そのものを複数回行うでもいいですが、
一回の実験の中でその要因の効果を複数観測てきるようにするのでもかまいません。

■無作為化
上記の２つでも制御できない可能性のある要因を取り除くするために条件を無作為化します。

たとえば、「男爵いも」に対して何かしらの効果をみるための実験を行う際、
特定の農家の特定の畑で育てている「男爵いも」だけに絞って実験を行うのではなく、
「他の農家」や「他の都道府県」で育てている「男爵いも」も実験対象にします。
こうすることで、「この畑の男爵いもだけ」や「この地域の男爵いもだけ」で、偶然得られてしまうよな結果を排除できます。