複製を使用する場合
複製は、純粋誤差とパラメータ推定値をより正確に推定するために使用されます。 設計に複製を追加すると、モデル内の予測値とパラメータ推定値の分散を減らすことができます。
この方法は、応答に多くのノイズがある場合、または予測において一定レベルの精度を達成する必要がある場合に使用できます。また、2 番目の一連の実験で反復を追加することもできます (たとえば、予測の分散が高すぎると気付いた場合)。この場合、設計を増やすだけです ( DoE -> 設計の拡張をクリックし、因子と応答を指定して、最後に「反復」をクリックして設計の増加を選択します)。次に、JMP は各実行を何回繰り返すかを尋ね、たとえば 4 を指定できます。
ちなみに、レプリカが設計/実験全体にランダムに分散されるようにするには、設計生成時に複製条件を直接入力するのが最善です。
何回繰り返しますか?
複製回数については「厳格なルール」はありません。これは、対象、使用する機器、必要な精度などによって異なります。使用している DoE プラットフォーム (クラシックまたはカスタム設計) に応じて、2 つのオプションがあることに注意してください。
- 反復回数、つまりDoEですべての実験を独立して実行する回数を指定できます。
- 繰り返し、つまり設計内の実験の独立した繰り返しを指定できます。
複製を使用してデザインを分析するにはどうすればよいでしょうか?
実際にシリーズを複製している場合は、平均ではなく、すべての個別の複製を分析に含める必要があります。平均二乗誤差は、シリーズ間のランダムな変動を推定します。平均二乗誤差は、ANOVA F テストで適切な分母を提供し、平均二乗誤差は、パラメータ推定 t テストで適切な標準誤差を提供します。
一方、単一のシリーズに対して応答測定を単純に繰り返した場合は、シリーズ間の変動が純粋に測定に関連していると考えられる場合（再現性）は、平均値を使用するのが合理的です。
