カスタム設計ではどの因子タイプを選択する必要があるか私は生産プロセスを最適化しており、まずカスタム設計を使用して各要因が応答に与える影響を評価したいと考えています。
要因としては、設備条件など連続変数ではあるが、実際には値を変化させることが非常に難しいものが挙げられる。（治具の長さなど）
このような変数の場合、どの因子タイプを選択すればよいでしょうか?
施設の条件が大きな影響を与える可能性があり、最適な値を見つけたいのですが、変更できる値の範囲が限られているため、バランスの取れた実験設計を作成することができません。
一方、カテゴリ変数またはブロック変数として扱うと、この変数が大きな寄与を持つ場合に最適な値を推測できなくなるのではないかと心配しています。
実験計画法ウィンドウズRe: カスタム設計ではどの因子タイプを選択すべきかHi @yukko,
コミュニティへようこそ！
因子が測定可能な変数である場合は、数値因子を使用することをお勧めします。JMP ヘルプによると、連続数値因子と離散数値因子 ( 因子)の説明と違いは次のとおりです。
「連続係数とは、プロセスと測定システムの制限を考慮して、指定した下限値と上限値の間の任意の値に概念的に設定できる係数です。 」
「離散数値係数は離散的な数値のみを想定できます。これらの値には暗黙の順序があります。 」
したがって、数値因子の範囲内に中間値が存在する可能性に応じて、数値連続因子（因子レベルの選択に制約なし）または数値離散因子（各因子に対して特定のレベルのみを選択可能）を選択できます。
最初にカスタム設計を使用して各因子の応答への寄与を評価する場合、因子の種類の選択はそれほど影響がない可能性があります。スクリーニング段階であるため、各因子に対して 2 (最小と最大) から 3 (最小、中間、最大) のレベルを選択できます。そのため、設計と分析は、これらの 2 つの因子の種類では非常に類似したものになります。
離散数値因子と 3 つのレベルを使用すると、連続因子とは異なり、中間レベルではない中間レベルを選択できます。モデルには自動的に二次効果が含まれます。離散因子は順序因子 (カテゴリですが順序付けされている) に似ているため、分析は連続因子とは少し異なります。
連続因子を使用すると、モデルに二次効果 (および/または中心点) を追加して、それらの因子の設計に 3 番目のレベルを追加できます。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: カスタム設計ではどの因子タイプを選択すべきか@Victor_G さん、本当にありがとうございます。
離散数として扱う必要があると理解しました。
一方、初期スクリーニング段階では変数の種類がそれほど重要でない場合は、変数を連続変数として扱うことと離散変数として扱うことの違いは何でしょうか?
Re: カスタム設計ではどの因子タイプを選択すべきかこんにちは@Victor_G 。
遅れてごめんなさい。
これら 2 種類の変数の違いを理解しています。
この違いは、スクリーニングの次の段階である最適化の段階で大きな意味を持つと理解しています。
親切なアドバイスをありがとうございます。
