
実験計画法 L8直交表の割付けについて教えてください。
L8の直交実験で因子A(4水準)、因子B(2水準)、因子C(2水準)の要因分析をしたいと考えています。
1,2,3列を使い因子Aを割付けようと思いますが、残りの因子Bと因子Cは何列に割付ければよいのでしょうか。
またそのとき因子Aと因子B、因子Aと因子Cの交互作用はそれぞれ何列に現れるのでしょうか。
それとも直交表を変形させてしまうと因子間の交互作用は評価できなくなってしまうのでしょうか。
見よう見まねで実験計画法を使ってみたいと思うのですが、本質が理解できておらないため質問させていただきました。
よろしくお願いいたします。
No.5ベストアンサー
- 回答日時:
> これでL16の実験を行い解析をしてみようと思います。
念のための蛇足です。線点図 (1) を使って A, B, C, A×B, A×C だけを割付けると A, B, C の多元配置で、全ての水準組み合わせが1回ずつですから、実験は減ってません。
つまり直交表の利点を生かそうと思ったら、少なくとももう1つの要因 D を割付ける必要があります。しかし先にも触れたとおり、D が他の要因 A, B, C 全てと交互作用があるとすると、今度は誤差項の自由度が小さくなって、主効果すら検出できなくなる恐れがあります。(検出の心配は無用なら、そもそも実験なぞせずに効果がわかるはず。)
だから D としては「A, B, C のなるべく多くの要因と交互作用がないことが先験的にわかっているようなもの」を取り上げられると、嬉しいわけです。そのように都合の良い要因で興味あるものが存在するかどうかは、実験の実質的な内容によります。
ついでに言うと、交互作用効果や主効果の有意でなかったものを順次、誤差に繰り入れてしまって検出力を上げることは、実際には行われています。けれどこれは、検定の基本思想からは明らかにおかしな行為です。
> 4水準因子を交えた線点図の読み方がやはりピンときません。
疑問が具体的なら、お答えできるかもしれません。
ご回答ありがとうございます。
バタバタしてるうちに実験できないままGWに入ってしまいました。
休み明けに実際にやってみて、また同じカテゴリで
質問させていただくかもしれません。
水準を増やしたり、交互作用を見ようとすると思いのほか実験数が
減らないのは仕方がないと思っています。
実験数を抑えることよりも1つの要因について繰り返しがあって、
誤差を評価できることが価値があるかな。。と考えています。
いずれにせよ、不勉強で質問自体にいろいろと不備があったにもかかわらず
何度もご回答いただきましたことに感謝です。
本当にどうもありがとうございました。
No.4
- 回答日時:
> なるべく多くの因子を評価できる割付けはどのようになるかという意味
でしたか。
> L16
> 因子A(4水準)、因子B(2水準)、因子C(2水準)
> A、B、C、A×B、A×Cが評価できて
なら、
http://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/~ebsa/okuno01/p …
p.60 図 7.3 にある線点図 (1) を使えば満たせます。解説は 7.3.2 です。
> 他の因子も割付け可能となるでしょうか。
はい、まだ行けます。でも、誤差の自由度は大きく取っておいた方が、後で困らない可能性が高いです。
> 補足などではなく、もっと具体的に別の質問を立てるべきだったか
伝票と同様、一件一葉が良いかと。「実験計画法 L8直交表の割付けについて」という表題なのだから、少なくとも L8 という選択は消えていないはずだと、引きずりました。
重ね重ねのご回答ありがとうございます。
リンクの資料を見させていただきましたが、
4水準因子を交えた線点図の読み方がやはりピンときません。
でも直交表の成分を見れば1,2,3列と4列の交互作用は
それぞれ5,6,7列となるのはわかりました。
(同じく1,2,3列と8列の交互作用はそれぞれ9,10,11列ですよね。)
これでL16の実験を行い解析をしてみようと思います。
どうもありがとうございました。
No.3
- 回答日時:
> ベストな列の割付け
工場実験なら、まずは小さな直交表で予備実験します。その方がむだな実験やオシャカを省ける可能性が高いので。しかし農事試験で年1回しか実験できないなら、初めから大きな直交表を使います。つまり、場合によって「ベスト」の意味が異なります。
だから割付は、細かい点を知ってる本人が考えるべきでしょう。どうしても他人に教わりたいなら、かなり細部まで実験の目的や内容を開示しないと意味ないです。
回答ありがとうございます。
> ベストな列の割付け
言葉の使い方は難しいですね。
いずれにせよ業務にかかわりますので
細かい話はできないので残念ですがここまででしょうか。
ちなみに補足ではL16でなるべく多くの因子を評価できる
割付けはどのようになるかという意味で「ベストな割付け」という
言葉を使わせていただきました。
(補足などではなく、もっと具体的に別の質問を立てるべきだったかもしれません。)
どうもありがとうございました。
No.2
- 回答日時:
L8では、得られる情報量があまりに少ないので、もし交互作用などを気になさるならL16以上の表を使うべきでしょう。
しかし、あくまでL8の範囲でお答えするなら:
Aを1・2・3列に、Bを4列に、Cを7列に割り付けるのがお勧めです。
いずれにしても、交互作用まで評価するのは、きわめて困難です。あえてコメントするなら、Aの4水準がまったく平等ではなくて、2つのグループに分けられそうな予感があるなら、このグループ分けを1列に割り当て、念のために1と4の交互作用が現れる5列を空けておく、といった配慮が良いかと思います。
交互作用の列は、線点図で分かりますが、列番号を2進数で書いてみることによって、すぐに分かります。
1列と4列の交互作用は5ですが、001、100、101のどの桁にも「1」が偶数回現れる、という点に注目してください。(この形はニムという石取りゲームの必勝形につながっていて、これは私が発見したものです。)
「直交表を変形させる」という意味が不明なので、できれば補足質問してください。
この回答への補足
回答ありがとうございます。
理解度が低いためL8で質問してしまいましたが
L8にこだわるわけではありませんのでL16でも全く問題ありません。
A、B、C、A×B、A×Cが評価できて、さら可能であれば他の因子も割付けできるようなベストなL16の割付けを教えていただけますでしょうか。
ちなみに「直交表を変形させる」というのは私がネットで漁っていた実験計画法の資料に「2水準系直交表を多水準系に変形させる」という表現があったので、このように書いたのですが一般的な表現ではなかったのでしょうか。
No.1
- 回答日時:
この例そのものが
http://lab.sdm.keio.ac.jp/ogi/shibaura/ed12-0110 …
に載っています。A に 3 列、B に 1 列を使い、AB の交互作用も見たいなら、更に 3 列を使い、合計 7 列、使います。これで直交表はいっぱいなので、C を割り付ける余地はありません。
普通のやりかたは、とりあえず効きそうな要因 A,B,C は全て割り付けます。そして、まずは主効果だけを見て交互作用効果は無視する予備実験をします。(それでも実験回数は、水準組み合わせを全て行うときの半分に減っています。)その結果を見てから、より詳細な計画を立てます。
この回答への補足
迅速な回答ありがとうございます。
なるほど、L8では因子Cをつける余地はないのですね。。
A×B、A×Cのそれぞれの交互作用のどちらが寄与率が大きいか、といったところも試してみたかったのですが。
ではL16にすればA、B、C、A×B、A×Cも評価できて、
予想ではあと4列残りそうなので他の因子も割付け可能となるでしょうか。
その際のベストな列の割付けなどさらに教えていただけますでしょうか?
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