shirasu

実験をやっていると、「この条件、完全に揃えるの無理だな…」って思うこと、ありますよね。作業者によって微妙に違ったり、日によって気温が変わったり。でも大丈夫です。乱塊法（らんかいほう）という方法を使えば ...

「1つの因子だけでは物足りない...」 実際の現場では、複数の要因が同時に結果に影響することがほとんどです。 🍛 例えば「カレーの美味しさ」は、肉の種類だけでなくスパイスの量にも左右さ ...

📊 こんな疑問、ありませんか？ 「平方和（S）」と「自由度（f）」って、なぜいつもセットで出てくるの？ 分散分析表を作るとき、S÷fって何をしているの？ 「分散」を求めるのに、なぜn- ...

📌 この記事でわかること 修正項（CT）とは何か？ なぜ「T²/N」を引くのか？ 数値実験で「引く意味」を体感する 数学的な証明（なぜこの式になるのか） こんにちは、シラスです。 実験 ...

前回は「交互作用が小さければ無視していい」という話をしました。 しかし、現実はそう甘くありません。 「条件Aでは最高の結果なのに、条件Bだと最悪になる」 こんなふうに、要因同士が複雑に絡み合っているこ ...

「要因Aと要因Bの組み合わせが...」 「交互作用のグラフが...」 真面目に解析しようとすればするほど、考慮すべきことが増えて頭がパンクしそうになったことはありませんか？ 実は、プロの現場では「あえ ...

はじめに これまで「繰返しのない二元配置実験」で、2つの因子の主効果と交互作用を一度ずつの試行で見てきました。しかし、本格的に精度の高い結論を出したいなら、「繰返しのある二元配置実験」が必要になります ...

「教科書には『実験は繰り返せ』と書いてある。でも...」 「試作に使う高い材料、そんなに買えません！」 「明日までに結果を出せと言われているんです！」 現場では、理想通りにいかないことの方が多いですよ ...

「温度を変えたらどうなるか？」 「材料を変えたらどうなるか？」 これまでの「一元配置実験」では、1つの条件（因子）だけを変えて調べてきました。 しかし、実際の現場で起きている現象は、そんなに単純ではあ ...

📌 この記事でわかること 一元配置実験とは何か？ なぜ「1つの因子だけ」に絞るのか？ 具体的な実験の進め方（5ステップ） メリット・デメリットと使いどころ 😔 こんな疑 ...

📌 この記事の位置づけ 「実験計画法の基礎概念シリーズ」第11回。前回は「誤差」の正体を学びました。今回は混同しやすい「残差」と「誤差」の違いをスッキリ解説します。 「残差と誤差って、 ...

📌 この記事の位置づけ 「実験計画法の基礎概念シリーズ」第10回。前回は「交互作用を無視する危険性」を学びました。今回は実験につきものの「誤差」の正体に迫ります。 「同じ条件で実験した ...

📌 この記事の位置づけ 「実験計画法の基礎概念シリーズ」第9回。前回は「交互作用」を学びました。今回は交互作用を無視するとなぜ失敗するのかを具体例で解説します。 「主効果で最適条件を決 ...

📌 この記事の位置づけ 「実験計画法の基礎概念シリーズ」第8回。前回は「主効果」を学びました。今回は主効果だけでは見えない「交互作用」を解説します。 「主効果で最適条件を決めたのに、う ...

📌 この記事の位置づけ 「実験計画法の基礎概念シリーズ」第7回。前回は「繰り返しと反復の違い」を学びました。今回は因子の影響度を数値化する「主効果」を解説します。 「どの因子を改善すれ ...