コミュニティはこちらQ&Aサービスは終了いたしました。過去のQ&Aの閲覧のみ可能となっております。
新規に質問をする場合は上記「コミュニティ」より投稿してみましょう。
QUESTION
質問No.315
現在私はTMのことをよく知らない数人の仲間と共に、自己啓発として紙コプターのTM実験を行っています。
入出力は論文から拝借し、重量の平方根と等速運動に入った際の速度としました。
制御因子としては羽根の長さ、幅、胴体の長さ、迎角を全て3水準で選定し、L18直交表に割り付けました。比較的短時間の実験な為、繰り返し数2回、ノイズ2種、信号水準数3水準で合計216回の実験を行いました。制御因子が少ないのは、思いつかなかったのもありますが、割り付けていない列の要因効果図から交互作用の有無を確認する為でもあります。
まず一つ目の質問ですが、繰り返し数2回でおこなった場合、どういったメリットがあるかです。仮に実験結果の再現性が得られなかった場合、交互作用や偶然誤差が大きかったなどと考察していかなければなりません。私たちの目論見としては、繰り返しておくことで交互作用と偶然誤差を切り分ける判断材料になるかもしれないと考えていました。もし良いデータ処理方法がれば教えていただきたいです。
二つ目の質問は、18個のSN比の分散分析を行いたいのですが、これが正しい行為なのかどうかです。目的は上と同様、交互作用と偶然誤差を切り分ける判断材料としてで、誤差の変動に対してどの程度の変動(効果)を持つか調べたかったからです。L18、繰り返し数2回で分析できれば・・・と思っています。
検証実験を組めばいいと言われればそれまでですが、多くの実験を行いましたので、それらのデータの中からなるべく多くの情報を入手し、効率よく検証を進めていきたいと考えています。
メンバー全員が素人ですので、見当はずれなことを書いているかもしれませんが、何卒回答宜しくお願いします。
入出力は論文から拝借し、重量の平方根と等速運動に入った際の速度としました。
制御因子としては羽根の長さ、幅、胴体の長さ、迎角を全て3水準で選定し、L18直交表に割り付けました。比較的短時間の実験な為、繰り返し数2回、ノイズ2種、信号水準数3水準で合計216回の実験を行いました。制御因子が少ないのは、思いつかなかったのもありますが、割り付けていない列の要因効果図から交互作用の有無を確認する為でもあります。
まず一つ目の質問ですが、繰り返し数2回でおこなった場合、どういったメリットがあるかです。仮に実験結果の再現性が得られなかった場合、交互作用や偶然誤差が大きかったなどと考察していかなければなりません。私たちの目論見としては、繰り返しておくことで交互作用と偶然誤差を切り分ける判断材料になるかもしれないと考えていました。もし良いデータ処理方法がれば教えていただきたいです。
二つ目の質問は、18個のSN比の分散分析を行いたいのですが、これが正しい行為なのかどうかです。目的は上と同様、交互作用と偶然誤差を切り分ける判断材料としてで、誤差の変動に対してどの程度の変動(効果)を持つか調べたかったからです。L18、繰り返し数2回で分析できれば・・・と思っています。
検証実験を組めばいいと言われればそれまでですが、多くの実験を行いましたので、それらのデータの中からなるべく多くの情報を入手し、効率よく検証を進めていきたいと考えています。
メンバー全員が素人ですので、見当はずれなことを書いているかもしれませんが、何卒回答宜しくお願いします。
ANSWER
回答No1 ｜ 投稿日時：
村島技術士事務所で、品質工学、実験計画法のコンサルタントをしている村島です。
ご質問への直接の回答とはならないかもしれませんが、気になることがありましたので、よろしければご一考ください。
結論からすると、独学をいったんやめて、専門家に一度指導を受けられた方がいいと思います。講演でもコンサルでもいいです。
といいますのは、学習方法が基本的に間違った方向に進んでいるような気がします。田口メソッドは、原因の解析に目的があるわけではなく、交互作用や偶然誤差の分離計算は目指しません。もっといえば、繰り返し誤差が影響するような実験をくんでいるのであれば、すでに田口メソッドから遠のいています。繰り返し誤差を無視できるぐらいのノイズが誤差因子の代表として取り上げられているべきです。
実験計画法と田口メソッドは目的が異なるので、ノイズへの考え方を、対処法を明確にして「どちらですすめるのか」を決めないと混同していくばかりだと思います。
私の指導経験でも田口メソッドは実験計画法を何も知らないひとのほうが理解度が早かったです。
質問へのお答えにはなっていませんが、ご参考までに。
以上です。
|
|
