1. はじめに - バッテリー寿命の事例

Design-Expert®の「Factorial」タブには、「Multilevel Categoric」 オプション（別名「general factorial」）が用意されています。

既に、「一元配置実験」チュートリアルをお読みでしたら（まだでしたら是非ご覧ください）、このオプションがどのようにカテゴリー型因子を処理するのかをご存じでしょう。この全2回のチュートリアルでは、複数のカテゴリー型因子からなる計画をセットアップする方法を学びます。Part２では、カテゴリー型の因子を、温度のような現実には連続的に変化する数値型の因子に変換する方法を紹介します。これにより、システム全体を視覚的に把握できる応答曲面グラフを作成することができます。

急いでいる場合は、囲み内のセクションを飛ばしてください。これらは、さらに時間をかけて詳細に学びたい方向けの補足的内容となっています。

この事例でとりあげる実験は、過酷な環境条件に置かれたバッテリーの寿命の長さを調べるもので、Montgomery 著 Design and Analysis of Experiments からの引用です。３種類の素材（因子A）が３水準の気温（因子B）でそれぞれ評価されます。完全に無作為化された計画のもと、２つの因子からできる９通りの組み合わせをそれぞれ４回ずつテストしました。36回の実験から得られたそれぞれの応答は以下のとおりです。

バッテリーに関する一般的な要因実験（単位：時間）
Material
Type		 Temperature (deg F)
15 70 125
A1 130 155 34 40 20 70
74 180 80 75 82 58
A2 150 188 136 122 25 70
159 126 106 115 58 45
A3 138 110 174 120 96 104
168 160 150 139 82 60

 

この実験で求められているのは次の問いです：

野外の温度変化にさらに耐え得るバッテリーを作ることができれば、大きな収益を上げることができます。

この事例では、統計的実験計画法を堅牢な製品設計に適用する例を紹介します。 さあ始めましょう。