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2、パラメータ設計のときSN比要因効果図をみて望小・望大・望目特性いずれにせよPCで解析するのであれば、という前提です。ずばり、効果図の「大きい点」をみていけば、最適水準が求まる...という認識でよろしいでしょうか？
3、フィッシャーの実験計画法では、最適水準を効果プロットみていくとわかるといいますが、参考書ごとに大きい部分を点推定最適水準としてとっていたり、小さい部分を点推定最適水準としてとっていたりして、「最適水準」の決め方がよくわかりません。
4、いずれにせよ最適水準が求まった場合、それを基にして細かくその要因設定を再検討して、再設計をすることが求められますよね？
恐れ入ります、あらゆる手法を用いてもよくわかりませんので、ここで質問させていただきます。
補足１ 投稿日時：2018/08/14 16:07
ありがとうございます。4についてちょっと些細すぎる質問かもしれませんが、補足させてください。
SN比を出す前、すでに決められた条件下での結果は直交表に対する割り付けと結果値を出していますよね。
するとなると、水準を多少変えて（あるいはおっしゃっていただいた通り大幅に変えて）再実験するということは、
必ずや必要になる、という理解でよいでしょうか？結果値は直交表の右部にすでにつけてあるはずです。
細かな点で恐縮ですが、誤解がありましたら、教えていただけないでしょうか。
ご回答いただきありがとうございます。
となると、摩耗量をはじめとして「目標とする値のある」科学データのほとんどがこの応用に使える...
と言えないこともありませんよね？たびたび細かい点ですみません。
本当に簡潔で構いませんので。
回答します。
１．「摩耗」をどうしたいかによるでしょう。改善したいならタグチメソッド，現象を説明したいならフィッシャー流がよいでしょう。
２．その通りです。すべての要因効果を足してしまうと「過大評価」になってしまうこともあります。半分くらいの要因(効果が大きい要因）がよいかも。
３．フィッシャーはアグリの分野なので，インダストリとは考え方が異なる部分があります。→影響の大きさを精密に理解することが目的．工業では，どうしたいのか，意図があります．最適条件は「どうなることを望むか」で決めればよいです。
４．どこまで精密に効果を求めるかによります。3水準の場合，山型、谷型以外の場合には，どちらかの方向に「さらに良い条件」が隠れている可能性があります。水準の取り方が小さ過ぎた場合もあります。さらに良い条件を探索することも大切ですね。
「あらゆる手法」が何なのか私には分かりませんが，目的に合わせて実験することを推奨します。
引き続き，検討してみてください。
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捕捉について回答します。
説明が分かりにくかったようです。
直交表で大網実験を行った後に，最終的にどこに最適値があるのかを検討するため，追加実験を行う場合があるという意味です。
直交表では2水準か3水準の割り付けなので，どの水準値が最適か，明確にならないケースがあります。そういった場合には，水準間隔を狭めて，多くの水準を設定して，追加実験を行います。1因子実験の場合もあります。
そうすることで，目標の(希望の)結果を得ることができる可能性があるのです。
勿論，計数値の水準の場合にはこのような検討は不要です。
計量値の場合に限った検討になります。
ご理解いただけたでしょうか？
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タグチメソッドの考え方に「二段階設計法」というのがあります。
まず，基本機能を最適化して，SN比最大を目指し，次に目標に合わせこむという考えです。
技術の世界では，ばらつきはすべてに共通ですが，目標は場面場面で異なります。現在の目標に合わせこむため，SN比にあまり影響がない因子を用いて，目標値にアジャストするのです。
こんな説明でご理解いただけたでしょうか？
実験頑張ってください。
PS:結果が出たら，お知らせください。
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