制御できない誤差効果の集積として値がバラつく。結果がどの程度変化するかを知りたいといったケースは工学や生物学など数多くの分野であると思う。効率のよい実験を設計する方法である。バラつきを分解できそれぞれを評価できるような実験計画を組む必要がある。実験には実験誤差が伴う。観測時の誤差の影響を除くために同条件で反復する。系統誤差を偶然誤差に転化する。偏りを小さくするために条件を無作為化する。大きな系統誤差の除去。調べたい要因以外は条件を一定にする。反復回数は統計的検定を踏まえて設定する。(Power)を考慮した上で設定した方が良さそう。factorial)と言う。全ての交互作用を考慮すると実験回数は膨大な数となる。ラテン方格は下記のように各行や各列にも1回だけ現れる行列。ラテン方格のように実験回数を減らして効率的に実験を設計する方法。できるだけ多くの因子を取りあげて効率的に情報を取り出す方法である。この部分に関する実験は省いてしまいたいというのが直感的かもしれない。その水準のすべての組み合わせが同数回現れる配列のこと。選択する直交表のサイズは変わる。L9-3-4の直交表となる。得るために分散分析を行う。基本的に線形モデルである。反復回数が2の直交計画を立てたとする。下記のようなデータが得られたとする。各因子の水準の効果を確認する。