実験計画法とは? [統計学]
さてさて、今会社では僕のこれまで業務に使ってきたスキルを後任に引き継ぐための勉強会を定期的にやっています。((φ(・Д´・ *)ホォホォ
今回で一応は終わりなんですが、テーマは実験計画法について(*`σェ´*)フムフム
やり方までこってり説明するとちょっと大変なので、今回はどんなものなのかって所だけにしたいと思います(*・ω・*)b♪
実験計画法っていうと「これから実験するにあたっての計画を組み立てる手法?」って勘違いしちゃう人もいるかもですよね?
だって僕も最初そう思ってましたから 壁|ω・`)チラッ
実際は「実験により得たデータを分析するためのサンプリング(データ収集)の手法」でございます。
まぁサンプリングの方法を綿密に検討する事で実験の計画を組み立てる事にも繋がるから、最初に言った事もあながち間違いではないのか?
あまり追求すると言葉遊びになっちゃうのでやめましょうか(´・ω・`))))??))
この手法によって「ある結果に対して、どの要因が最も強く影響しているのか?」を知る事が出来ます。(`・ω・´)ノ
その他にも色んな応用もありますが・・・
R.A.フィッシャーって方が作り出した方法で、フィッシャーの三原則というものに基づいて行います。
1 反復
>実験ごとの偶然のバラツキ(誤差)の影響を除くために同条件で反復する。
同条件での加工や測定を繰り返す事で誤差の影響を少なくするんです。
2 局所管理
>影響を調べる要因以外の全ての要因を可能な限り一定にする。
事前に影響するであろう要因(因子)を全て抽出しておき、
一定にするための方法なんかもしっかりと検討。
3 無作為抽出(ランダムサンプリング)
>1・2でも一定に出来ない可能性のある因子の影響を少しでも受けにくくするため、
完全に無作為なサンプリングを行う。
例えば測定時間による環境の変化などが良く例にあがります。
完全にランダムにするには乱数表やサイコロなどの例があります。
僕の場合は、製品にナンバリングし、Excel上にそのNo.を入力。
No.の横に”=RAND()"で乱数を発生させオートフィルタで昇順に並び替え、
上から順にサンプリングします。
これらの手順に従いデータを分析する為には管理する条件や抽出方法なんかを事前にしっかりと検討しておく必要があります。
また、複数の要因を変化させて、その組み合わせによるデータの変化を意図的に作りだす事なんかもしますので、この組み合わせの取り方をきちんと考えれば結果的に実験回数や測定n数を減少させる事も可能なので、しばしば効率的な実験方法として採用される事もあります。(*・ω・*)b♪
実験計画法では主に抽出したデータを用いて分散分析を行います。
分散分析には結果に対しひとつの要因がどの程度影響するのかを判断する、一元配置法と複数の要因がる二元配置法(繰り返しのある/なしで手法が異なる)があります。
また、時には回帰分析(単回帰分析、重回帰分析がある)にも用いられます。
とまぁこんな所ですかね?
難しいワードが多くちょっと嫌になるかとも思いますが、標準偏差の仕組みなんかを理解できてればなんとかなると思います.....φ(・ω・*)カキカキ
とりあえず実験計画法については一旦こんな所で、またやり方や計算のサンプルはそのうち資料としてまとめて行きたいと思いますので、完成次第Upします(`・ω・´)ノ
それでは今日はこれにて⊂(・∀・)∂))バイバイ
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目次へ→
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今回で一応は終わりなんですが、テーマは実験計画法について(*`σェ´*)フムフム
やり方までこってり説明するとちょっと大変なので、今回はどんなものなのかって所だけにしたいと思います(*・ω・*)b♪
実験計画法っていうと「これから実験するにあたっての計画を組み立てる手法?」って勘違いしちゃう人もいるかもですよね?
だって僕も最初そう思ってましたから 壁|ω・`)チラッ
実際は「実験により得たデータを分析するためのサンプリング(データ収集)の手法」でございます。
まぁサンプリングの方法を綿密に検討する事で実験の計画を組み立てる事にも繋がるから、最初に言った事もあながち間違いではないのか?
あまり追求すると言葉遊びになっちゃうのでやめましょうか(´・ω・`))))??))
この手法によって「ある結果に対して、どの要因が最も強く影響しているのか?」を知る事が出来ます。(`・ω・´)ノ
その他にも色んな応用もありますが・・・
R.A.フィッシャーって方が作り出した方法で、フィッシャーの三原則というものに基づいて行います。
1 反復
>実験ごとの偶然のバラツキ(誤差)の影響を除くために同条件で反復する。
同条件での加工や測定を繰り返す事で誤差の影響を少なくするんです。
2 局所管理
>影響を調べる要因以外の全ての要因を可能な限り一定にする。
事前に影響するであろう要因(因子)を全て抽出しておき、
一定にするための方法なんかもしっかりと検討。
3 無作為抽出(ランダムサンプリング)
>1・2でも一定に出来ない可能性のある因子の影響を少しでも受けにくくするため、
完全に無作為なサンプリングを行う。
例えば測定時間による環境の変化などが良く例にあがります。
完全にランダムにするには乱数表やサイコロなどの例があります。
僕の場合は、製品にナンバリングし、Excel上にそのNo.を入力。
No.の横に”=RAND()"で乱数を発生させオートフィルタで昇順に並び替え、
上から順にサンプリングします。
これらの手順に従いデータを分析する為には管理する条件や抽出方法なんかを事前にしっかりと検討しておく必要があります。
また、複数の要因を変化させて、その組み合わせによるデータの変化を意図的に作りだす事なんかもしますので、この組み合わせの取り方をきちんと考えれば結果的に実験回数や測定n数を減少させる事も可能なので、しばしば効率的な実験方法として採用される事もあります。(*・ω・*)b♪
実験計画法では主に抽出したデータを用いて分散分析を行います。
分散分析には結果に対しひとつの要因がどの程度影響するのかを判断する、一元配置法と複数の要因がる二元配置法(繰り返しのある/なしで手法が異なる)があります。
また、時には回帰分析(単回帰分析、重回帰分析がある)にも用いられます。
とまぁこんな所ですかね?
難しいワードが多くちょっと嫌になるかとも思いますが、標準偏差の仕組みなんかを理解できてればなんとかなると思います.....φ(・ω・*)カキカキ
とりあえず実験計画法については一旦こんな所で、またやり方や計算のサンプルはそのうち資料としてまとめて行きたいと思いますので、完成次第Upします(`・ω・´)ノ
それでは今日はこれにて⊂(・∀・)∂))バイバイ
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図解入門 よくわかる最新実験計画法の基本と仕組み―実験の効率化とデータ解析の全手法を解説 (How‐nual Visual Guide Book)
- 作者: 森田 浩
- 出版社/メーカー: 秀和システム
- 発売日: 2010/11
- メディア: 単行本
やさしい実験計画法―統計学の初歩からパラメータ設計の考え方まで
- 作者: 高橋 信
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2009/08
- メディア: 単行本
私もメーカーに勤務していますので、実験計画法という言葉は何度も聞きますが、お恥ずかしながら正しく意味を理解していませんでした。分かりやすい解説ありがとうございました!
by ys_oota (2014-01-26 00:00)
ys_ootaさん
コメントありがとうございますm(_ _)m
私も完璧に説明できるところまで理解できてるかどうかあやしいところですが、今回の記事で多少でもお役に立てたのなら幸いです。
今後の記事でも実務にお役にたつものを書けるようがんばりますのでよろしくお願いします。
by ゆーノッポ (2014-01-26 13:16)