主効果のみを推定する計画
メモ: 主効果のみのスクリーニング計画の詳細については、スクリーニング計画を参照してください。
この例では、6つの因子の主効果を調べます。すべての主効果が直交しているスクリーニング計画を作成します。ただし、主効果は2因子間交互作用と部分的に交絡しています。
1. ［実験計画(DOE)］>［カスタム計画］を選択します。
2. 「因子」アウトラインで、「N個の因子を追加」の横のボックスに「6」と入力します。
3. ［因子の追加］>［連続変数］を選択します。
4. ［続行］をクリックします。
「モデル」アウトラインが表示されます。「推定」が［必須］に設定された主効果のみが含まれています。これは、生成される計画で、すべての主効果が推定可能であることを意味します。
図5.2 「カスタム計画」ウィンドウの「モデル」アウトライン
実験の回数には、デフォルトの12を使用します。
メモ: 乱数シード値（ステップ5）と開始点の数（ステップ6）を設定すると、以下の数値例と同じ実験設定が得られます。同じ結果でなくても良い場合は、これらの手順は不要です。
5. （オプション）「カスタム計画」の赤い三角ボタンをクリックし、［乱数シード値の設定］を選択します。次に、「12345」と入力して［OK］をクリックします。
6. （オプション）「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから［開始点の数］を選択し、「1」と入力して［OK］をクリックします。
7. ［計画の作成］をクリックします。
図5.3 主効果のみの計画
8. 「計画の評価」>「相関のカラーマップ」アウトラインを開きます。
図5.4 相関のカラーマップ
次の点に注意してください。
– 主効果はマップの左上の6個の項です。
– 6つの主効果間における相関は、白色で表示されているため、0であることがわかります。つまり、すべての主効果は直交しており、独立して推定値を求めることができます。
– 一部の2因子間交互作用が、明るいグレーの正方形で表示されていますが、これは対応する効果に相関があることを示しています。つまり、これらの効果は独立して推定値を求めることはできません。正方形の上にカーソルを置くと、相関係数の絶対値が表示されます。
– 互いに完全に交絡している効果はありません。絶対値が1であることを示す黒色の正方形は、対角要素にしか見られません。
9. 「計画の評価」>「交絡行列」アウトラインを開きます。
図5.5 交絡行列
交絡行列（alias matrix）は、効果があるかもしれない2因子間交互作用が、主効果の推定値にどれほど影響を及ぼすかを示します。交絡行列の各列は、各交互作用に対応しています。たとえば、行「X1」では、「X2*X3」の列の値が「-0.33」、「X2*X4」の列の値が「0.333」になっています。これは、X1の主効果の推定値が受けるバイアス（偏り）が「（X2*X3に対する係数の-0.33倍）+（X2*X4に対する係数の0.333倍）+ …（以下、同じように）…」であることを意味しています。この結果から、作成された実験計画においてX1の主効果の推定値が解釈できるようになるには、X1の効果に比べて交互作用が無視できるほど小さいと仮定できなければならないことが分かります。
ヒント: 交絡行列は、一部実施要因計画の交絡パターンを一般化したものです。