時間の最適な使い方を見つけるのは容易ではありません。産業実験においては、時間の影響を理解する必要があることがよくあります。そして、時間の影響が他の要因によってどのように変化するかを理解する必要があります。
計画的実験では、各実験の開始時に入力因子を設定します。そうすれば、実験中に複数の時点でサンプルを採取し、応答を測定するのが比較的安価になります。自動ログ記録機能があれば、応答が時間とともにどのように変化するかに関するより多くのデータが得られます。
このデータを使って、必要な情報を提供するモデルを構築するのは簡単そうに思えます。必要なのは、応答のプロファイラープロットで、下部の「X」の1つに時間が表示されることだけです。しかし、時間は各実行の開始時に設定しなかったため、他のXとは異なります。この一見微妙な違いは、多くの疑問を生じさせます。
他のDoE因子と同様に、時間を効果として追加するだけでよいのでしょうか？通常の最小二乗回帰の仮定に違反するのではないかと心配する必要はあるでしょうか？各時点ごとに別々のモデルを作成した方が安全でしょうか？
