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=1)とは(解説)1.二元配置分散分析(n=1)について、説明して行きます。2.二元配置分散分析(n=1)は、以下の場合に当て嵌まります。n=13.具体例は、次の通りです。n=14.要因が2つで、繰り返し無し(n=1)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。130°C・計TBj4.上の行には、要因と水準を記載します。3MPa5.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。誤差変動Seに分解できます。・ST=SA+SB+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xij4.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0.0%となり、1%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1.2%となり、5%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。4.寄与率ρ(%)・要因Aの寄与率は97.9%、要因Bの寄与率は1.3%でした。・従って、全体のバラツキの99.2%は、要因A及び要因Bで説明できます。・要因Aの寄与率が圧倒的に高いので、ほぼ要因Aで制御できると思われます。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=Σxij2−CT=・SA=Σ(TAi2/b)−CT=・SB=Σ(TBj2/a)−CT=・Se=ST−SA−SB=・fT=ab−1=・fA=a−1=・fB=b−1=・fe=fT−fA−fB=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。