実験の3原則｜ランダム化・反復・局所管理を図解｜実験計画法の基礎概念⑤

📌 この記事の位置づけ

「実験計画法の基礎概念シリーズ」第5回。前回は「繰り返し」の重要性を学びました。今回は実験計画法の土台となる「3つの原則」を解説します。

「ランダム化？反復？局所管理？何それ？」

「実験ってただやればいいんじゃないの？」

📖 実験の3原則（フィッシャーの3原則）

目的：時間の経過や環境変化など、コントロールできない要因の影響を、すべての条件に均等に散らばらせること。

❌ 順番通りに実験した場合

朝9時 → 条件A
昼12時 → 条件B
夕方17時 → 条件C

→ もし「条件Cの結果が悪い」となっても、それは条件のせい？それとも夕方で疲れていたから？区別できない！

⭕ ランダムに実験した場合

朝9時 → 条件B
昼12時 → 条件A
夕方17時 → 条件C
翌朝9時 → 条件C
…（サイコロで決める）

→ 時間帯の影響が、すべての条件に均等に散らばる！

目的：データのバラつき（誤差）の大きさを把握し、結果の信頼性を高めること。

目的：実験環境のバラつき（ロット差、機械差、日差など）を除去し、因子の効果だけを正確に比較すること。

❌ 局所管理なしの場合

・畑の「北側」に肥料Aをまく
・畑の「南側」に肥料Bをまく

→ 南側の方が日当たりが良くて育ちやすい場合、肥料の効果なのか、日当たりのせいなのか区別できない！

⭕ 局所管理ありの場合

畑を「北ブロック」「中ブロック」「南ブロック」に分ける。
各ブロック内で、肥料AとBを両方テストする。

→ 各ブロック内で比較するから、日当たりの影響を除去できる！

📌 この記事のポイント

• 実験の3原則＝ランダム化・反復・局所管理
• ランダム化：順序をシャッフルして偏りを防ぐ
• 反復：複数回やって「たまたま」を排除
• 局所管理：似た条件をグループ化してノイズを除去
• 3つセットで使うことで、信頼できる結論が出せる

📚 次に読む記事

「繰り返し」と「反復」は同じ意味？実は違います。この違いを知らないと、誤差の見積もりを間違えます。実験順序の罠を図解で解説します。

🤔「繰り返しの回数はどう決めるの？」

🤔「局所管理を使った実験方法を知りたい」

🤔「誤差の正体を知りたい」

🤔「因子が混ざり合う"交絡"を防ぎたい」

🤔「直交表でランダム化はどうやるの？」

🤔「実験計画法の全体像を把握したい」

🤔「QC検定対策として学びたい」

🤔「分散分析の計算方法を知りたい」

📖 実験計画法の基礎概念シリーズ｜全13回

1. 実験計画法とは？
2. 全数試験の問題点
3. 因子と水準の違い
4. 繰り返しとは？
5. 👈 今ここ：実験の3原則
6. 繰り返しと反復の違い
7. 主効果とは？
8. 交互作用とは？
9. 交互作用を無視すると失敗する？
10. 誤差とは？
11. 残差と誤差の違い
12. 交絡とは？
13. プーリングとは？