Minitabによる2水準要因計画への中心点の追加方法

中心点を2水準要因計画に加えると、適合したデータの曲面性を検出できます。計画の中心を通る曲面性が存在する場合は、中心点での平均応答はすべての因子(コーナー)点の平均応答より高くなるか、低くなります。

計画に中心点を追加する方法は、テキスト因子、数値因子、テキスト因子と数値因子の組み合わせのいずれを使用しているかによって異なります。中心点の追加方法は、次のとおりです。
  • すべての因子が数値の場合
    • 計画にブロックがないときは、計画に指定された数の中心点が追加されます。
    • 計画にブロックがあるときは、各ブロックに指定された数の中心点が追加されます。
  • 計画に含まれるすべての因子がテキストの場合、中心点は追加できません。
  • 数値因子とテキスト因子の両方があるとき、計画には真の意味での中心点が存在しません。その場合、中心点は擬似中心点と呼ばれます。計画は次のようになります。
    • 計画にブロックがないときは、テキスト因子の水準の組み合わせごとに、指定された数の中心点が追加されます。合計では、Q個のテキスト因子に対して、2Q倍の中心点が追加されます。
    • 計画にブロックがあるときは、テキスト因子の水準の組み合わせごとに、指定された数の中心点が各ブロックに追加されます。各ブロックで、Q個のテキスト因子に対して、2Q倍の中心点が追加されます。
たとえば、ブロックがある23計画について考えます。AとCは数値因子で、水準はそれぞれ0と10、0.2と0.3です。Bはテキスト因子で、触媒の有無を示します。[計画]サブダイアログボックスで中心点の数を3つに指定すると、合計2x3=6個の疑似中心点が追加されます。そのうち3個は因子Bの低い水準に、他の3個は高い水準に追加されます。これらの6個の点は、次のようになります。
因子A 因子B 因子C
5 存在する .25
5 存在する .25
5 存在する .25
5 存在しない .25
5 存在しない .25
5 存在しない .25

次に、ブロックのある25計画について考えてみます。ここではテキスト因子が3つ、ブロックが2つあります。2x2x2=8個のテキスト水準の組み合わせが存在します。ブロックあたり2つの中心点を指定すると、8x2=16個の疑似中心点が2つのブロックそれぞれに追加されます。

分割実験計画では中心点は使用できません。

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