位置効果と散布効果の分析

Minitabでは、2水準要因計画の位置効果と散布効果の両方を分析できます。散布効果を調べるには、応答に繰り返しまたは反復の測定値のいずれかがある必要があります。

位置モデル: 応答の平均と因子間の関係を調べます。
散布モデル: 繰り返し応答または反復応答の標準偏差と因子間の関係を調べます。

計画を決定してデータを収集すると、位置モデルと散布モデルの両方を分析できます。次のリストは、Minitabで位置モデルと散布モデルを分析するためのステップ、および各ステップで考慮するオプションです。

変動性分析の応答を前処理を使用して、繰り返し応答または反復応答の標準偏差を計算または定義します。変動性分析の応答を前処理を開くには、統計 > 実験計画法（DOE） > 要因計画 > 変動性分析の応答を前処理を選択します。
変動性の分析を使用して散布モデルを分析します。変動性の分析を開くには、統計 > 実験計画法（DOE） > 要因計画 > 変動性の分析を選択します。
次の内容を考慮します。
- 最小二乗推定法または最尤推定法のいずれか、あるいは両方を使用するかどうか
- 位置モデルを分析するときに使用するために、適合分散または調整された分散を使用して重みを保存するかどうか
要因計画の分析を使用して位置モデルを分析します。要因計画の分析を開くには、統計 > 実験計画法（DOE） > 要因計画 > 要因計画の分析を選択します。
次の内容を考慮します。
- 使用する応答列：
  - 繰り返しがある場合は、[Preprocess Responses]で計算され、保存されている平均の列を使用します。
  - 反復がある場合は、もとの応答データが含まれている列を使用します。
  たとえば、4つの繰り返しがある2³の要因計画には、実験の実行数が8つあり、各実行に4つの測定値があります。Minitabでは、各実行で4つの繰り返しの平均を計算し、合計8つの観測値を算出します。4つの反復がある同じ計画は、実験の実行数が32になります。この場合、各測定値は個別の観測値となり、32の観測値が算出されます。反復測定値を持つ実験は、繰り返し測定値を持つ実験に比べて、誤差項の自由度が大きくなり、位置モデルの因子設定間の差異が検出される可能性が高くなります。
- 散布度の分析で保存された重みを使用するかどうか