ある品質技師が、6つの入力変数(因子)が玩具に使われるプラスチック製ファスナーの収縮に与える影響を調べようとしています。技師は予備実験を計画し、この6つの因子をスクリーニングすることによりどの因子が応答に対して影響が大きいかを調べます。技師は主に主効果と二元交互作用を調べたいため、分解能IVの要因計画が適切です。技師は、Minitabの計画実験一覧から実行数16の要因計画を生成することにしました。
最初の表には計画の要約が表示されます。因子が6つだと、完全実施要因計画の実行数は64になります。リソースが限られているので、エンジニアは実行数16の1/4実施要因計画を選択しました。1/4実施要因計画は、分解能IVの計画です。別名表では、主効果が三元交互作用と交絡している一方、二元交互作用やその他の主効果とは交絡していないことが示されています。二元交互作用は互いに交絡するため、これらの性質を定義するには、有意な交互作用をさらに評価する必要があります。
次のMinitabワークシートには16回の実行の内、最初の6回のみの各因子設定が表示されています。各水準実際の設定値を入力することが推奨されていますが、この計画は低水準が-1と高水準が1のデフォルトの設定で作成されています。エンジニアは、実行順序列に表示された順序から、各実行の設定値を判断します。たとえば、最初の実験の実行では、因子Aは高、因子Bは低、因子Cは低、因子Dは低、因子Eは高、因子Fは低、に設定されています。
デフォルトでは計画がランダム化されるため、この計画を作成すると実行順序は次に示すワークシートの順序と一致しません。
因子: | 6 | 基本計画: | 6, 16 | 分解能: | IV |
実行数: | 16 | 反復: | 1 | 一部実施要因: | 1/4 |
ブロック: | 1 | 中心点 (合計): | 0 |
I + ABCE + ADEF + BCDF |
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A + BCE + DEF + ABCDF |
B + ACE + CDF + ABDEF |
C + ABE + BDF + ACDEF |
D + AEF + BCF + ABCDE |
E + ABC + ADF + BCDEF |
F + ADE + BCD + ABCEF |
AB + CE + ACDF + BDEF |
AC + BE + ABDF + CDEF |
AD + EF + ABCF + BCDE |
AE + BC + DF + ABCDEF |
AF + DE + ABCD + BCEF |
BD + CF + ABEF + ACDE |
BF + CD + ABDE + ACEF |
ABD + ACF + BEF + CDE |
ABF + ACD + BDE + CEF |
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 | C10 |
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標準順序 | 実行順序 | 中心点 | ブロック | A | B | C | D | E | F |
12 | 1 | 1 | 1 | 1 | −1 | −1 | −1 | 1 | −1 |
2 | 2 | 1 | 1 | −1 | 1 | 1 | −1 | −1 | −1 |
6 | 3 | 1 | 1 | −1 | −1 | −1 | −1 | −1 | −1 |
9 | 4 | 1 | 1 | −1 | −1 | −1 | 1 | −1 | 1 |
10 | 5 | 1 | 1 | −1 | −1 | 1 | −1 | 1 | 1 |
1 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | −1 | 1 | −1 | −1 |
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