【品質管理検定(QC検定)2級】実験計画法の輪郭を掴もう

今日は実験計画法の輪郭をつかむための大まかな説明です。

実験計画というと難しく聞こえますが、簡単に言うと例えば新しい材料を使って物を作るときそれによって今よりも製品が良くなるのかどうかを判断するための実験です。

当たり前のことですね。私の職場でもこういう場面は多々あります。しかし本当にかなり精密に現製品や配合がされているものに対してでないと品質管理検定2級分野の『1元配置法』『2元配置法』使えません。
何故か?誤差です。これらは誤差が大きいと最終的に有意である(効果がある)とは判定しづらいのです。

試験における得点ゲットはまず分散分析表を完成させることです。そして分散比が出せるところまで到達できれば4~6点くらい採れるでしょう。

ここでも大事になるのは、平方和が出せるかどうかです。
そして、修正項というものが出てきます。これもかなり大事です。
これは全体の平均、基準値のような値として見ておけばよいでしょう。
結局のところ因子Aの効果因子Bの効果とか出てきますが修正項を引くことでその効果が計算できる値として出てくるのです。




データの2乗とか出てきますがこれは負の値のデータ測定をする時のマイナス記号を排除するための対応策なので、そういうものだと考えるのが中々今現状理解に苦しんでいる方にとって試験までの間は賢明でしょう。

ここからは、ある程度理解している方への理解の後押しになればいいかなと思う内容ですが、
分散分析表でAの平方和を自由度で割る。これが平均平方(Ⅴ)になりますがこれを誤差の平均平方E(Ⅴ)で割ったのが分散比になります。誤差の平均平方が大きいと分散比は小さくなり、有意(効果がある)になりにくくなります。つまり誤差が大きくてはっきりと効果があると言いづらくなるということです。それと同時にAとBの要因の平均平方が大きいということはこれはそれだけ、その要因に強い影響力があるということです。
だから、強い影響力があれば多少誤差がデカくても効果があると言えるし、逆に要因の平均平方が小さくても誤差の平均平方がほとんどないと言えるくらい小さければこれも効果があると言えるのです。

実験計画法の輪郭ある程度はつかんでいただけたでしょうか?
大体の輪郭がつかめているのであれば、公式がいくつか出てきますが、これは手順を暗記してしまえばいいと思っています。




今度は自由度について書きたいと思います。自由度は実験計画法において試験では必ずと言っていいほど出てきますし、比較的理解もしやすく、2点程度見込めます。

QCの試験も9月にあるのでなるべく頑張って更新したいと思います。


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