| 研究概要 |
実験条件のほぼ同じである大きな区画(ブロックという)がいくつかあり,各ブロックはp行q列に分割され(その分割された区画をwhole-plotという),各whole-plotはs個の小区画(subplotという)に分割されている.因子Aの処理をwhole-plotに割り付け,因子Bの処理をsubplotに割り付けて行われる2因子実験において,因子A,因子Bの主効果,交互作用効果を比較し,各因子のどの処理に効果があるか,また,2つの因子のどの処理組合せに効果があるかを調べることが目的であり,このような2因子実験をネステッド構造をもつ分割型2因子実験という.従来の構成法では,whole-plot処理に関する計画にsubplot処理に関する計画をクロネッカー積によって埋め込み,ネステッド構造をもつ分割型2因子実験に対する計画を構成している.この構成法においては,1つのブロック内のすべてのwhole-plotに因子Bの同じ処理が割り付けられることになり,その双対型の計画として,我々は,各ブロックには因子Aの同じ処理を割り付け,1つのブロック内のwhole-plotには異なる処理を割り付けるようなネステッド構造をもつ分割型2因子実験を考え,subplot処理に関する計画としてsquare lattice designを用いて,この2因子実験を構成し,その計画の多重層解析における層効率因子,標準対比を与えた.このネステッド構造をもつ分割型2因子実験はクロネッカー積ではない方法であり,従来の構成法と比較すると,実験回数のより少ない2因子実験を構成することができ,より実用的であるといえる.
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