前回はデータの確認についてお話しましたが、今回はデータ変換以外に加法性との関係のほか、第5ステージフローチャートの3～6番目にあたる「水準和の計算～要因効果図の作成」についても簡単に触れます。
1. データ変換と加法性
A1、B1、C1からなる信頼度60％のシステムがあると仮定し、これをA2（80％）、B2（90％）、C2（95％）の信頼度の部品と交換したとします。信頼度は部品の信頼度アップ部分（利得）がすべて貢献するものとします。
部品交換後の信頼度を測定するには次の4方式があります。
①算術法
②オメガ（ロジット）変換法
③逆正弦変換法
④対数変換法
これら計算結果を表1、表2に示します。
表1. 信頼度と変換
表2. 推定式と推定値
算術、対数変換は100％以上ですし、逆正弦変換はC2（95％）で、いずれも不合理な数字となっています。オメガ変換が合理的な数字を提供できる推定式です。この時、百分率データに対し、オメガ変換は加法性があるといいます。生データそのままの算術計算だけでは加法性がありません。本ケースは百分率データの変換を示しましたが、他のデータも適切な返還を実施すると良いでしょう。表3にも示しますが、データがy1、y2、y3……ynで
とします。
データがある限定された狭い範囲であれば、加法性が成立しますので生データで解析しても良いと思います。また広範囲に散在する時は、データ変換を行った方が良いでしょう。
表3. 代表的なデータ変換
2. 要因効果図の作成と最適条件の選択
各因子の出力への影響度を知るため、SN比に変換されたデータから要因効果図を作成します。この図を作成するため、因子水準ごとの和を「水準和」として求め、この水準和を求めたデータ数で割った水準平均を計算します。
水準和を求めるにあたっては、
- 同一水準のデータ和を求めるこ...
また、工程平均をもとめる際は、
- 水準和をデータ数で割る。ただ、累積データは水準の最終値を100％として求めること。
以上、2点に注意してください。
次回は「第5ステージ：データ解析『最適条件の決め方』」について解説します。