統計学における因子の分類【統計学講義基礎】
目次
実験計画法における因子は、大きく次のように分類されます。
制御因子（control factor）
その影響を調べることが目的であり、しかもその水準の選択が実験者自身によって可能である因子を指します。通常、何も断らずに単に因子という場合は、この制御因子を指すことが多いです。
標示因子（indicative factor）
特性値に影響は与えるが、その水準を実験者が選ぶことができないものをいいます。例えばある製品を使う環境条件は標示因子です。
様々な環境条件下でも安定した製品を生産したい場合には、その環境条件を設定した実験を行う必要があり、したがって環境要因を標示因子として実験条件に取り込まなければなりません。
ブロック因子（block factor）
その水準の選定が実験者の手ではできないものであって、実験条件の均一化の目的で取り上げられるものです。
例えば、実験場所の差、実験者間の差などで、その影響を取り除くことにより本来目的とされる効果の推定を精度よく行うことができるようになります。
補助因子（cofactor）
実験に明示的に取り上げたわけではないが、その水準の違いが特性値に影響を及ぼす可能性があるとして補助的に計測されるような要因を指します。
実験後の解析段階でモデル式に組み込むなどしてその影響を調べます。
誤差因子（error factor）（変動因子）
前述の各因子の他に実験に影響を及ぼす全ての因子の総称です。
たとえば、実験室と実際の生産現場との環境の違いの多くは誤差因子とみなされます。
誤差というものの影響の大きさが無視できないようであれば、その因子を実験に取り上げ、各水準が特性値に与える影響が最も小さくなるような制御因子の水準を定める等の措置を取らなければなりません。
