DoE応答エラーと小数点以下の桁数こんにちは、
私は現在、顧客のために行ったDoE調査を評価しています。回答の分析はQC-Labで行われ、返されるデータは小数点第1位で四捨五入されます。さまざまな分析のメソッドの精度はせいぜい+ -0.1ですが、デバイスの結果は元々小数点以下4桁で保存されています。現在、QCから取得した丸められた値を使用する必要があるかどうか、または小数点以下すべてを使用する必要があるかどうかについて、顧客の担当者と話し合っています。私の理解では、関連する情報なしにデータにノイズを追加するだけなので、すべての小数点以下の桁数ではなく、メソッドエラーによって示される有効数字のみを使用する必要があります。顧客は、丸めが原因で応答の分散が過小評価され、連続確率質量関数が離散確率質量関数に変わると主張します。彼の意見では、これは過剰適合につながる可能性があり、場合によっては、実際にはデータにない重要な影響を生み出すことがあります。
これは本当ですか？
DOERe：DoE応答エラーと小数点以下の桁数質問に迅速に答えるため、そうではありません。
まだ実験ユニットはありますか？それらの測定を繰り返すことができますか？その場合は、繰り返し測定を平均化することにより、測定誤差を減らすことができる場合があります。
私が顧客に尋ねる最初の質問は、実際的な意味は何ですか？応答の変化のどの程度が実際的な価値がありますか？実用的な重要性が0.1未満の場合、測定システムは適切ではありません。それが1より大きいオーダーの場合は、おそらく測定システムに問題はありません。
測定システムの効果的な識別が10の位である場合、その後の数字は単なる乱数です。 測定システムの識別問題の問題は、測定システムが「真の」値を切り上げるか切り捨てるか、または一貫して切り上げているかがわからないことです。 そのため、エラーは推定値を上回ったり下回ったりする場合があります。 それが重要かどうかは、実際的な重要性に依存します。
