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直交表実験の解析と確認 効率的な実験手順を考える(その5)
【効率的な実験手順を考える 連載目次】
1. 全体の流れ
2. 実験の目的と評価項目、方法、目標を設定する
3. 因子のリストアップと選定
4. 直交表実験の準備と実行
5. 直交表実験の解析と確認
1.実験データの解析
実験が終了したら、データを解析ソフトに測定データを入力して評価結果を出力します。ご自分でエクセルで分散分析表を組んでもさほど難しくありませんが、便利で安価なソフトが市販されていますから、使わない手はないでしょう。
当サイトでもL18の解析ワークシートがダウンロードできます。(無料員登録をお願いします)
https://www.monodukuri.com/members/download/mndoc_ga_74_01.xls
このワークシートの使い方は以下の通りです。
1.実験に使う制御因子と水準を記入する。
2.直交表で指示される組み合わせで実験する。
3.結果のデータを入力する。
4.要因効果図を見る。
5.最適条件を推定する。
このワークシートでは生データだけでなく、SN比に変換して解析することでさらに安定性を加味した最適条件が判定できます。制御因子だけでなく、ばらつきの原因になると思われる誤差因子を設定しましょう。
もし、サンプルの破損などによってデータが得られない実験があった場合は、以下の救済方法があります。③②①の順に好ましいと言われます。
①欠測実験のみ再実行する。
②平均値を代入する。
③逐次近似法による推定値を代入して解析する。(田口「第3版実験計画法」840ページに解説あり)
ただし測定できないほど特性の悪いサンプルは欠測値ではありません。計測できたサンプルの中で、次に悪いサンプルよりも悪いデータ(1.5倍あるいは2/3とか)を代入し、場合によっては逐次近似をとります。
2.実験結果の確認
実験データの解析によって最適な要因水準の組合せが判明したら、その組合せでもう一つサンプルを作成、評価し、本当に推定した性能が出るかを確認します。ここで推定した性能とかけ離れた数値が出た場合は、実験した要因どおしに大きな交互作用や実験誤差がなかったかなど、実験のやり方に問題はなかったかをチェックする必要があります。
他にも、実験順をランダムに出来なかった要因になんらかの要因が交絡した、水準設定を間違えたなどの原因も考えられます。
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