Hypothesis test
全因子実験計画
全因子計画は、因子水準の全ての組み合わせを同時にテストするパラメトリック実験手法であり、単一の研究で全ての主効果および全ての交互作用効果を推定することを可能にする。R. A. Fisherによる実験計画(1926)の基礎的研究に根差し、Box, Hunter, Hunter(2005)およびMontgomery(2017)によって体系的に発展させられた2^k形式は、k個の2水準因子を2^k回の実験でテストし、他の全ての因子計画のベンチマークとなる。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
他 11 件
出典
- Box, G. E. P., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471718130
- Montgomery, D. C. (2017). Design and Analysis of Experiments (9th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119113478
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Full Factorial Experimental Design (2^k). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/experimental-design/factorial-design
どの手法を選ぶ?
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- 2^(k-p) 分割要因計画実験計画法↔ 比較
- 一元配置分散分析統計学↔ 比較
- 応答曲面法 (RSM)実験計画法↔ 比較
- タグチメソッド(直交表、SN比)実験計画法↔ 比較
- 二元配置分散分析 (Two-Way ANOVA)統計学↔ 比較