本文へスキップ品質管理はデータに始まり、データで終わります。二元配置分散分析(n≧2)とは(解説)1.二元配置分散分析(n≧2)について、説明して行きます。2.二元配置分散分析(n≧2)は、以下の場合に当て嵌まります。n≧23.具体例は、次の通りです。n=24.要因が2つで、繰り返し有り(n≧2)の実験に用います。データ例(解説)1.データ例について、説明して行きます。2.左図の表を作成します。3.左の列には、要因と水準、計TBjを記載します。データはn=1、2と、2つ入る様にします。120°C・計TBj・データはn=1、2と、2つ入る様にします。4.上の行には、要因と水準を記載します。2MPa5.右の列には、計TAiを記載します。平方和の分解(解説)1.平方和の分解について、説明して行きます。交互作用変動SA×B、誤差変動Seに分解できます。・ST=SAB+Se=SA+SB+SA×B+Se3.上記の平方和の分解を理解すれば、分散分析の理解が容易となります。実験データの入力(解説)1.実験データの入力について、説明して行きます。2.左図の表に実験データを入力します。3.真ん中の欄に、実験データを入力します。・データxijk4.右の列では、計TAiを計算します。・計TAi5.下の行では、計TBiを計算します。・計TBi6.右下の欄では、総計を計算します。分散分析表の作成(解説)1.分散分析表の作成について、説明して行きます。・寄与率ρ(%)3.要因の列は、以下を記載します。分散分析表の計算(解説)1.分散分析表の計算について、説明して行きます。2.下記の項目を計算します。・要因Ap値は2.6%となり、5%の有意水準で有意となりました。よって、要因Aの水準を変化させると、特性値の平均値が変わる事が判明しました。・要因Bp値は0.4%となり、1%の有意水準で有意となりました。よって、要因Bの水準を変化させると、特性値の平均値が変わる事が判明しました。・交互作用A×Bp値は79.0%となり、有意差は有りませんでした。よって、交互作用A×Bは影響が無い事が判明しました。4.寄与率ρ(%)・要因Aの寄与率は29.6%、要因Bの寄与率は47.5%でした。・従って、全体のバラツキの77.1%は、要因A及び要因Bで説明できます。・要因A及び要因Bで、八割方の制御が可能です。計算式の補足(解説)1.計算式の補足ついて、説明して行きます。2.計算式は、下記の通りです。・CT=T2/N=・ST=Σxijk2−CT=・SA=Σ(TAi2/bn)−CT=・SB=Σ(TBj2/an)−CT=・SAB=Σ(TAiBj2/n)−CT=・SA×B=SAB−SA−SB=・Se=ST−SA−SB−SA×B=・fT=abn−1=・fA=a−1=・fB=b−1=・fAB=ab−1=・fA×B=fAB−fA−fB=・fe=fT−fA−fB−fA×B=品質管理ソフトは、下記をクリックして下さい。−ソフト紹介リンク集サイトマップinformation姉妹サイトは、下記アイコンをクリックして下さい。リンクTweetバナーです。