実験設計時にブロッキングを使用する
方法をご覧ください:
- ランダム化に関連する制約、ブロック化とプロット作成の違い、共変量を設計に組み込む方法を理解する (1:26)
- ブロックは分散に関するもので、同質の要因をグループ化して、要因に関連する外部のノイズ（時間帯など）を分離することができます。
- プロットは変動性に対応し、単位を整理して、要因に関連するノイズ/信号を推定できるようにします。
- 共変量（実験に関連し、実験前に分かっている制御されていない要因）を組み込むことで、関連する要因の影響を評価できます。
- メーカーがスラリーに硬化剤を加え、攪拌し、粘度を制御し、成形して焼成するウィジェットのケーススタディに関連する要因を理解する (7:06)
- カスタムデザイナーを使用して、実験を実行する日に関連する差異を組み込む (8:55)
- 実行をブロックにグループ化して、日ごとの変動を推定する方法を確認します (ランダム効果ブロック)
- ブロッキング係数を追加して日ごとの平均差を計算する方法（固定効果ブロック）
- ランダム効果と固定効果のどちらを選択した場合も、設計に必要な実行回数にどのような影響があるかを理解します。
- 信号とノイズの推定値を得るために分割プロット設計を選択する理由を理解する
- カスタムデザイナーを使用して、変更が困難な要因と他のすべての要因との相互作用に関連する統計を含む分割プロット設計を構築します。 (18:28)
- 間違ったデザインと正しいデザインを比較する (27:00)
- 分割分割法と2元分割法（ストリッププロット）設計を理解し比較する (30:16)
- 関連する因子（共変量）に関する情報をモデルに追加する (38:43)
注: 36:30、43:53、44:49、45:16 の時点で Q&A が含まれます。
リソース
実験計画法
