実験計画 分析

たとえば、技師たちが銅板の反りに対する 3 つの因子の効果を調査するために実験を計画しているとします。ブロックや中心点を含む、計画の情報を指定することで、2 水準実施要因計画を作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：2 水準実施要因計画の作成例に移動します。

実行可能な計画に関する詳細は、Minitab ヘルプ：実施要因計画と一部実施要因計画を参照してください。

たとえば、ある営業部長は、被験者があるオンライン広告を思い出せるかどうかに対して 3 つのカテゴリ因子が与える影響力を調べようとしています。実験には 3 つの水準を持つ因子が含まれるので、一般完全実施要因計画を使用します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：一般完全実施要因計画の作成の例に移動します。

実行可能な計画に関する詳細は、Minitab ヘルプ：実施要因計画を選択するを参照してください。

産業界での製品設計や製品開発では、混合や配合が行われることが多いため、混合実験が役に立ちます。混合や配合を行うとき、応答は使用する原料成分の比率の関数になります。たとえば、小麦粉、ベーキングパウダー、牛乳、卵、食用油からホットケーキミックスを開発するかもしれません。あるいは、4種類の化学原料を配合して殺虫剤を開発するかもしれません。例を参照するには、Minitab ヘルプ：混合計画（単体重心）の作成の例に移動します

最適計画は、元の実験計画での実行数の削減または追補から選択された「最良の」計画点のグループを使用します。最適計画機能は、一般完全実施要因計画、応答曲面計画、混合計画に使用できます。例を参照するには、Minitab ヘルプ：D最適応答曲面計画選択の例に移動します。

応答曲面計画は、スクリーニング計画や実施要因計画で重要な因子を特定した後、応答に曲面性が存在すると思われる場合に、モデルをさらに細かく調べるために使用されます。

たとえば、あるエンジニアがプラスチック部品の射出成形プロセスを解析したいとします。まず、技師は一部実施要因計画を実行し、重要な因子 (温度、圧力、冷却速度) を特定し、曲率がデータに存在すると判断します。次に、技師は中心複合計画を作成して曲率を解析し、最適な因子設定を見つけます。例を参照するには、Minitab ヘルプ：応答曲面計画（中心複合）の作成の例に移動します。