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L8直交表に対して誤差因子を2水準振って、16回実験を行い、その結果を解析中です。なお、本来は望大特性ですがSNと平均効果を分離したく、望目特性で解析しています。また、SNの計算方法として、理解しやすい10log(Sm/Se)を採用しました。
ここで、StatWorksを使って望目特性で解析したところ、SN最大化した最適条件の推定利得が38dbとあまりにも高く出てきました。また、SN比に対する効果の最も大きい因子が約15db（±7.5db）となっていました。
ここまで大きな利得になるのはおかしいと思い、計算過程を確認したところ、ある実験条件において、誤差因子を振っているにも関わらず特性値の値がほとんど変わっておらず（N1:460.1、N2:460.9）、結果としてSeが過小になり、SNとして高い値(この番号では61db、他実験は20〜40dB)を示しているようでした。
今得られているデータで、誤差因子変動と繰り返しばらつきを減らすパラメータをどのように選定したらいいでしょうか？ジャストアイデアですが、今回のデータセットでは平均値のばらつきが大きくない(CVとして10%程度)ので、SN比ではなく、単純にsigma^2をSN比率の変わりに使おうかと考えていますが、よりよい方法があればご教示いただけたら幸いです。
望大特性も選択肢かと思いましたが、SNと平均効果に分離ができず、今回はSNを上げる要因にフォーカスしたいと思っているので（村島先生が記載されているように、望大だと平均効果に重みが置かれることもあり）、選択肢にすべきではないのでは、と考えています。
