検出力とサンプルサイズ (DOE) ダイアログボックス

目次

サポート情報

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因子計画の種類

リストから因子計画の種類を選択します。

計画

2水準因子計画

因子の数 因子の数です。一部実施の割合と合わせて、基本となるコーナー点の実験回数が決まります。
分割 完全因子計画のうち、実施する割合を指定します。
ブロック数 同質な条件下で実施する実験実行をグループ化します。デフォルトは1（ブロック化なし）です。
モデルから除外された項の数 あてはめるモデルから意図的に除外する項の数です。モデル項を減らすと、誤差に利用できる自由度が増え、検出力が高くなります。デフォルトは0です。
モデルにブロックを含める オンにするとブロック効果を推定し、誤差項から分離します。ブロック間に変動がある場合でも、その影響を考慮した分析ができます。
モデルに中心点の項を含める オンにすると、中心点（曲率）の項をモデルにあてはめます。因子効果に対する検出力はわずかに低下しますが、曲率を検定できるようになります。

Plackett-Burman

因子の数 因子の数です。
コーナーポイントの数 Plackett-Burman計画の大きさを指定します。4の倍数で、12以上である必要があります。12が標準的なPlackett-Burman計画の最小サイズで、その後は16、20、24、…となります。
モデルから除外された主効果項の数 あてはめるモデルから意図的に除外する主効果の数です（デフォルトは0）。項を除外すると、誤差に利用できる自由度が増え、検出力が高くなります。
モデルに中心点の項を含める オンにすると中心点の項をモデルにあてはめ、因子全体にわたる曲率を検定できるようになります。

一般完全因子計画

因子の数 因子の数です。
各因子の水準数 因子ごとに1つのテキストボックスが表示され、それぞれの水準数を入力します。たとえば3*2*4の計画では、3、2、4と入力します。反復前の基本実験回数はこれらの積となり、この例では3 * 2 * 4 = 24回です。
モデルの次数 モデルに含める交互作用の最大次数を指定します。1 = 主効果のみ、2 = 主効果 + 2因子交互作用、3 = 3因子交互作用まで、というように指定します。
反復をプロック化しモデルにブロックを含める ブロックを含める オンにすると、計画の各反復を1つのブロックとして扱い、ブロック効果を推定して誤差項から分離します。

設定

計算 計算する量を選択します。
  • 反復
  • 効果量
  • 検出力
  • ブロックごとの中心点数
反復 計画全体を繰り返す回数です。計算対象として反復数を選択した場合は無効になります。
効果量 検出する最小の効果量を、応答と同じ測定単位で指定します。複数の値を指定することもできます。
検出力 指定した効果を検出するための目標検出力です。0～1の値を指定します。一般的な目標値は0.8～0.9です。複数の値を指定することもできます。
ブロックごとの中心点数 純誤差の推定や曲率の検定のために、各ブロックに追加する中心点の実験回数です。
標準偏差 過去のデータなどから推定した実験ノイズ (sigma) を指定します。
有意水準 Alpha を指定します。実際には効果がないにもかかわらず、有意であると判断するリスクを表します。デフォルトは0.05です。

ダイアログテーマ

ダイアログの設定を保存または読み込みます。