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元配置分散分析について

更新日:2023年10月4日

 元配置分散分析は、実験計画法の一つの手法であり、例えば、生産技術部署が各種加工工程の条件設定の根拠を見出すものとして、比較的頻繁に使われているものです。

実験計画法で述べたように、元配置には量産化検討段階での主要因が比較的明確であり、多水準設定による主要因管理値(条件管理幅)の見極めを解析の主目的とした 1元配置、2元配置、3元配置等があります。以下順に説明します。(ネット検索内容を整理)


1元配置分散分析

 一元配置分散分析(ANOVA)とは、3群以上の平均の差を検定するための統計的方法です。一元配置分散分析は通常、単一の独立変数または因子を持ち、変動または因子の異なる水準が従属変数に測定可能な効果を持つかどうかを調べるために用いられます。

一元配置分散分析は、因子が1つ、従属変数が1つの場合にのみ使用できます。3群以上の平均を比較すると、平均の少なくとも1つのペアに有意差があることが分かりますが、それがどのペアかは判別できません。また、従属変数が各群で正規分布し、群内のばらつきが群間で類似している必要があります。


2元配置分散分析

 二元配置分散分析(Two Way ANOVA)とは 二元配置分散分析とは,扱うデータの因子が2つの場合に行う分散分析です。二元配置分散分析は一元配置分散分析のように群間の比較に加えて、 因子がお互いに影響を及ぼしているか(交互作用)を判断する 際に行います。


二元配置分散分析は、因子間の相互作用、影響を与える変数を調べることができる統計的手法です。

二元配置分散分析は、データの分類が2つの要因に基づいているという仮説検定です。

二元配置分散分析(Two Way ANOVA) では、2つの要因が連続従属変数に与える影響を調べます。 もしあれば、従属変数の値に影響を与える独立変数間の相互関係も調べます。


3元配置分散分析

 三元配置 (three way) すなわち3因子の分散分析では、実験群ごとに異なる3つの実験因子 (experimental factor) があります。各因子水準に従って群分けされた標本間の差と因子間の交互作用を検定するには、3因子の計画を使います。

三元配置分散分析 (Three Way ANOVA) は、すべての標本が分散の等しい正規分布母集団から抽出されていることを前提条件とするパラメトリック検定です。


このような生産技術業務の中での 加工条件の主要因解析、量産品の不良要因解析等への 元配置分散分析の活用方法についての 指導・支援が コンサルティング対象となります。


(参考ブログ)




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