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このチュートリアルでは、Design-Expert® ソフトウェアを用いて一般的な多水準カテゴリーにおける一元配置実験を計画します。このタイプの計画は、次のようなカテゴリー型処理の単純比較を行うのにとても役立ちます:
お急ぎの方は、破線枠で囲んだセクションをスキップしてください。時間をかけてゆっくり学習したい方は、この補足事項をお読みください。
※ 応答曲面法について:時間のように連続した因子(その水準を任意の数値に調整可能) を使って実験をしたい場合は、応答曲面法(RSM)の使用を検討してください。これについては、後ほどチュートリアルにて説明しています。 |
この事例で使用するのは、Stat-Ease 社のボウリング・チームが作成したデータです。Pat、Mark、Shari の3人のボウラーが選手枠の最後の1つをめぐって競ったものです。彼らはそれぞれ6ゲームずつボウリングをプレイしましたが、プレイする順番については適正な実験を遂行するために無作為順としました。結果は次とおりです。
Game | Pat | Mark | Shari |
---|---|---|---|
1 | 160 | 165 | 166 |
2 | 150 | 180 | 158 |
3 | 140 | 170 | 145 |
4 | 167 | 185 | 161 |
5 | 157 | 195 | 151 |
6 | 148 | 175 | 156 |
Mean | 153.7 | 178.3 | 156.2 |
チームのキャプテンは、単純に平均スコアの最も高い選手を選ぶだけでは実験の正しい評価ができないことを良く承知しています。キャプテンに要求されるのは、各選手の平均スコアに各ゲームの個別変動がもたらす有意差が存在するかを調べることです。Mark のスコアが最も高いのは偶然の可能性があるかも知れないからです。
この1因子の事例は、単純比較の実験計画(DOE)を実際に利用するための入門に最適です。Design‐Expert ソフトウェアに用意された便利な機能の多くをここで習得できます。
※ その他の参考資料について:この演習に示されている機能の全ての説明は、この後のチュートリアルでもその殆どを追って紹介していく予定ですので、ここでは割愛させていただきます。その他の機能や出力結果につきましては、HELP にて詳しく説明されています。メインメニューにある Help をクリックするか、マウスの右クリックや F1 キーによって、文脈に依存した内容のヘルプを表示させることができます。 |
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