実験計画法の種類

実験計画法の中でも癖の強いものたちがいます。それは、乱塊法、分割法、枝分かれ実験と言うものたち。なんだかよく似てるんだけどな〜？でもちょっと違うみたいだし。それにそれぞれどう使い分けるんだろう？と。ちょっと簡単にまとめてみました。

【乱塊法】

再現性のない要因（日、原料ロット、土壌など）をブロック因子と呼ぶ変量因子として導入し、それぞれのブロックないで母数因子（制御因子）のすべての水準を一通り実験し、複数のブロックに渡って反復する。

 

【分割法】

実験の一部の水準変更が大掛かりであったり、非常に時間が掛かるものである場合、その水準を一次因子としてランダム実験を一通り行い。その他の、水準変更が比較的簡単な水準については二次因子として、一次因子の実験で得られたものを二次水準数で分割し、二次水準についてさらに実験を行う。

 

水準変更が容易ではない因子の水準変更回数を少なくすることができる。ただし、各工程でランダマイズするたびに誤差が生じ、解析が煩雑になる。一次誤差の自由度が小さいため、一次因子の効果の検出力が小さくなる。

 

【枝分かれ実験】

各水準のばらつきの大きさ（分散）の推定を目的とする実験計画法。

例えば、試験機ちがい、試験日ちがい、測定回数ちがい、ロット数のちがい、サンプルのちがい、などを水準に取れば、それぞれの分散（≒変動量、誤差）を求めることができる。