はじめに

実験計画法では、ただ一度きりの実験で結論を出すことはできません。
偶然のばらつきがあるため、繰返し実験が必要です。

しかし、
「何回繰り返せば十分なのか？」
という疑問が生まれます。

そこで登場するのが、
有効繰返し数（nₑ）
です。

この記事では、有効繰返し数の考え方とその重要性を、カレーの味評価を例にわかりやすく解説します！

1. なぜ繰返しが必要なのか？

実験には必ずばらつきがつきものです。

たとえば、同じレシピでカレーを2回作ったとしても、

• 火加減の微妙な違い

• 材料のちょっとした違い

• 評価する人の体調や気分

などにより、味の評価スコアは毎回完全には一致しません。

これが偶然ばらつき（誤差）です。

2. 有効繰返し数（nₑ）とは？

有効繰返し数とは、

偶然ばらつきの影響をできるだけ小さくして、主効果（因子の効果）を安定して検出できるようにするために必要な繰返し回数の目安

です。

繰返しが足りないと、

• 本当は効果がある因子が見えなくなる

• 誤った結論を出してしまう

というリスクがあります。

逆に、繰返しが多すぎると、

• 実験コスト・時間が無駄に増える

という問題が起きます。

3. カレー作りでイメージする🍛

あなたがカレーの「肉の種類（牛肉・鶏肉）」による味の違いを調べるとします。

このとき、もし1回だけ評価していたら、
たまたまの出来栄えで結論が大きくブレたかもしれません。

でも2回、3回と繰り返すことで、

• 牛肉カレーの平均点

• 鶏肉カレーの平均点

が安定してきます。

これにより、本当に肉の種類による効果があるか？をより確実に判断できるのです。

4. 有効繰返し数を決めるには？

有効繰返し数

$n_e$

ne​ を求めるためには、

• 主効果（因子効果）の大きさ

• 誤差（偶然ばらつき）の大きさ

この2つの比を見る必要があります。

ここで重要になるのが、
このあと学ぶ
伊奈の式と田口の式
です！

まとめ

有効繰返し数とは、

• 偶然ばらつきに惑わされず

• 主効果を確実に捉えるために

• 必要最小限の繰返し回数を設定する考え方

です。

無駄な繰返しを減らしながら、
確かな結論にたどり着くために、絶対に押さえておきたい概念です！

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次の記事【ステップ16】では、
一元配置実験の具体的な分散分析（平均→平方和→分散→F検定）を、
カレーの味評価を例に数値付きでしっかり計算しながら解説していきます！

ここを押さえると、いよいよ「分散分析」の実戦力が身につきます！
続けて「ステップ16へ進む」と教えてください！