~第2ステージ:要因水準決定 実験計画法実施マニュアル(その4)

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 今回は右図「実験計画法フローチャート第2ステージ要因水準の決定工程」のうち、第3ステップの「因子ランクの設定」について解説します。

♦ 因子ランクの設定:優先順位の高い要因を見落とさない!

 直交表に割り付けられる因子は有限なため、多数数えあげられた因子の中から選ばなければなりません。

 ここでは因子を下記のように推定で3分類にランキング化します。

  1. 目的特性と非常に強い関係がある(◎Aランク)
  2. 目的特性と強い関係がある   (〇Bランク)
  3. 目的特性とあまり関係ない   ( Cランク)

 それぞれ印を付けA、B、Cランクとします。少なくともA、Bは直交表に割り付けることが前提です。

 ここで「そもそも、これらの効果が推定できないからこそ、実験で確認しようとしているのに、実験前に予想効果別に分類(ランキング化)することは、おかしいのでは」、と疑問を持つ方もいらっしゃると思います。しかし、いくら直交表を使用するとはいえ、現実的に数えあげられた因子全てを実験することはできません。ここでの目的は優先順位の高い要因を見落とさないようにすることなのです。

 このために客観的推定ができるよう、関係者全員が参加して実験を行うのです。多少のミスも想定されますが、担当者単独で行うより確実性が上がると思います。

 また「因子の効果を推定する際、その大きさが人ごとに異なる」といったケースも考え...

 今回は右図「実験計画法フローチャート第2ステージ要因水準の決定工程」のうち、第3ステップの「因子ランクの設定」について解説します。

♦ 因子ランクの設定:優先順位の高い要因を見落とさない!

 直交表に割り付けられる因子は有限なため、多数数えあげられた因子の中から選ばなければなりません。

 ここでは因子を下記のように推定で3分類にランキング化します。

  1. 目的特性と非常に強い関係がある(◎Aランク)
  2. 目的特性と強い関係がある   (〇Bランク)
  3. 目的特性とあまり関係ない   ( Cランク)

 それぞれ印を付けA、B、Cランクとします。少なくともA、Bは直交表に割り付けることが前提です。

 ここで「そもそも、これらの効果が推定できないからこそ、実験で確認しようとしているのに、実験前に予想効果別に分類(ランキング化)することは、おかしいのでは」、と疑問を持つ方もいらっしゃると思います。しかし、いくら直交表を使用するとはいえ、現実的に数えあげられた因子全てを実験することはできません。ここでの目的は優先順位の高い要因を見落とさないようにすることなのです。

 このために客観的推定ができるよう、関係者全員が参加して実験を行うのです。多少のミスも想定されますが、担当者単独で行うより確実性が上がると思います。

 また「因子の効果を推定する際、その大きさが人ごとに異なる」といったケースも考えられますが、効果予測はあくまで推定であることや、統一見解が出ない因子もあるかと思いますので、ランク付けする必要性はなく、このような因子は直交表にわりつけ、実験で確認してください。

 

 次回は「第2ステージ:要因水準決定『因子水準の設定』」について解説します。

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この記事の著者

森 輝雄

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