1. ２水準要因計画の構築とデータの並び替え

• ムービー：Building a 2-level factorial and sorting data

1. このチュートリアル全体を自由に移動するには、ビデオプレイヤーコントロールを利用します。
   
   
   
2. 画面の下にビデオプレイヤーコントロール (停止、進む、など) が見当たらない場合は、お使いのブラウザでズームを調整してください。
   
   
   
3. ナビゲーションに関する詳細については、Video tutorial help and navigation tips をご覧ください。
   
   
   
4. それでは、始めましょう！
   
   
   
5. New Design ボタンをクリックします。
   
   
   
6. 画面左側には４つのタブがあります。それぞれのタブには実験計画の主な類型が割り当てられています。すなわち、Factorial (要因配置), Response Surface (応答曲面), Mixture (混合), および Combined (種類が異なる計画の組み合わせ) です。
   
   
   
7. ここではデフォルトの選択肢 2-Level Factorial (２水準の要因配置) を使うことにします。
   
   
   
8. この Factorial Design ビルダーでは、試行数 (run) の上限を 512 までとする、２のべき乗 (4, 8, 16, ...) を構成する因子数 (Factors) が最大 21 までの完全 (full) および一部実施 (fractional) の２水準要因を配置することができます。
   
   
   
9. いずれの正方形も要因配置計画の１つをあらわしており、クリックすることでそれを選択することができるようになっています。
   
   
   
10. 白の正方形は、2^k 回の実験を要する因子数 k の完全実施要因をあらわしています。選択できる要因配置実験は、因子数が 2 から9 まで (k=2～9) となっています。
    
    
    
11. 白以外の選択肢は、信号機と同じように色づけされています。緑は進め (分解能 V 以上)、黄色は注意して進め (分解能 IV)、そして、赤は止まれ (分解能 III) です。
    
    
    
12. この色分けと分解能については、Screen Tips ボタンをクリックすることですばやくその概要を調べることができます。
    
    
    
13. ここでは４つの因子を使って、この計画の構築をはじめますので、2⁴ というラベルの付いた白の正方形をクリックします。
    
    
    
14. Continue>> ボタンをクリックします。
    
    
    
15. Factors (因子) の選択には２つのタイプが用意されています。すなわち、"Numeric" (数値型) または "Categoric" (カテゴリ型) のいずれかです。
    
    
    
16. Numeric (数値型) データは、温度や圧力のような連続的な尺度をあらわすのに使います。
    
    
    
17. Categoric (カテゴリ型) データは、触媒の種類や自動車の型のように水準によってそれらを区別するのに使用します。
    
    
    
18. この因子のタイプを変更するには、Type 列のドロップダウンメニューをクリックして、リストの中から "Categoric" を選択するか、直接 "C" と入力します (Numeric タイプを選択する場合は "N" を入力)。
    
    
    
19. この計画ではいずれの因子も数値型としますので、この設定はデフォルトのままにすることにします。
    
    
    
20. Factor A の Name フィールドをクリックして、この因子に関する情報を入力することにしましょう。
    
    
    
21. 次の入力フィールドには、Tab キーを押すことで簡単に移動することができます。
    
    
    
22. 次に、2番目の因子の情報を入力します。
    
    
    
23. Factor C についても同様に入力します。
    
    
    
24. そして最後に、
    
    
    
25. Factor D に関して情報を情報を入力します。
    
    
    
26. Continue>> ボタンをクリックします。
    
    
    
27. Responses (応答) の数を変更するには、このドロップダウンメニューをクリックします。
    
    
    
28. このチュートリアルでは応答が１つしかありませんので、このまま次に進んで、この応答に関する情報を入力します。
    
    
    
29. Continue>> ボタンをクリックします。
    
    
    
30. 前の画面で入力した Signal と Noise に基づいて、この計画の検出力 (power) が表示されます。
    
    
    
31. この計画を使って 10 単位分の違いが検出されるのは (存在するとすれば)、この事例で 95.3% の確率となります 。
    
    
    
32. Finish ボタンをクリックすると、計画が作成されます。
    
    
    
33. Design Layout ウィンドウが開きます。ここには、この計画における全ての実験が無作為の試行順で表示されます。
    
    
    
34. 以上で結構な量の作業を行いましたので、この計画内容を保存することにしましょう。
    
    
    
35. Save ボタンをクリックします。
    
    
    
36. Save As ウィンドウが開きます。
    
    
    
37. ファイル名に Filtrate と入力したら、Enter キーを押して保存してください。
    
    
    
38. 次に、データを収集する必要があります。通常は、ここでコンピュータを離れて、無作為に生成された順番に従って実験を行うことになります。
    
    
    
39. この事例では、あらかじめ実験データが用意されていますので、ここではそれを入力するだけとなります。
    
    
    
40. Response 列にシミュレーションによるデータが表示されています。どんな実験もこれぐらい簡単に行くといいんですけどですね。
    
    
    
41. 試行順序 (run order) が計画を構築するたびに変わる (無作為化される) のとは異なり、標準的な順序 (standard order) は、その内容が常に同じになります。これは、標準的な順序が、特定の計画を構築するための典型的なパターンに基づいているためです。
    
    
    
42. 標準的な順序 (Standard order) で並び替えるには、Std 列のヘッダを右クリックして、
    
    
    
43. Sort Ascending (昇順にソート) を選択します。
    
    
    
44. DX9 では、列のヘッダをダブルクリックするだけで、その内容をソートできるようになっています。
    
    
    
45. Factor 1 をダブルクリックして並び替えてみましょう。
    
    
    
46. もう一度ダブルクリックすると、降順に並び替えられます。
    
    
    
47. 列ヘッダの矢印の向きが下向きから上向きに変わった点に注意してください。
    
    
    
48. 設定をオリジナルの試行順序 (run order) に戻しましょう。
    
    
    
49. Run をダブルクリックすると、オリジナルの無作為化された試行順序に戻ります。
    
    
    
50. 以上で実験の計画、実験の実行、および、データの入力と並び替えが完了しました。
    
    
    
51. 以上で Design-Expert を使った要因配置計画の構築は終わりです！
    
    
    
52. 次のチュートリアルに進んでください。実験結果の分析方法に続いて、パワフルなグラフの作成、および、最終的にはこのウェーハーボード製造工程を最適化する方法を学ぶことができます。