前回は実験環境の整備についてお話しましたが、今回は最終ステップ（ステージ）「データの確認」について解説します。
♦ サンプルの破壊や紛失した際の欠測値処理
実験途中でサンプルが破壊し事件の継続ができなくなったり、紛失した際の欠測値に対する処理は以下のように行います。
- 再実験を行う
- 平均化を代入し解析を行う
- 逐次近似法で推定値を代入し解析する（田口『第3版実験計画法』（丸善）840ページ参照）
以上のような各方法があります。
欠測値が出ないようにすることが最良の対策ですが、不幸にも欠測があった際は③が望ましく、次いで②の順になります。いずれの場合でも最適条件決定後、最適条件自体の確認実験は必須です。
また、①回転しないモーター②エマルジョンができない入荷実験③信号が検出できないセンサー④感光しない写真フィルム⑤組み立てることができない組み立て部品など、実験目的とかけ離れた機能外サンプルが実験データに存在することがありますが、このような実験データが含まれることは、実験自体が成功している証拠ですので、機能外サンプルを欠測値として扱う必要はありませんし、分類値データとして解析してください。
ある化学工場であったお話をします。
L16で16個の乳化サンプルを作ることになったのですが、このうち5個が乳化しませんでした。実験者は即座に1条件に対し、5回再実験を行いましたが、いずれも入荷しませんでした。実験者は全実験が失敗したと思っていたのですが、実は大成功だったのです。エマルジョン粒径を軽量分類値とし累積法で解析を行い、目標粒径を有する乳化物の製品化に成功したのです。これと同様な事例は沢山ありますので、機能外サンプルは全実験の半分程度あっても解析は十分できます。不都合な結果だからと...
大阪・日科技連 大阪事務所
