フィッシャーの三原則で解く問題解決の極意【ChatGPT統計解析】
実験計画法は、フィッシャーの三原則（反復、無作為化、局所管理）に基づき、効果的な問題解決手法を提供します。具体的な例として、虫よけ薬、育毛剤の効果評価やビールの好みのテストがあります。これらの問題解決には、実験の設計が重要で、比較する条件を均一にする局所管理、条件のランダムな割り当てを無作為化、結果の確実性を高めるための反復が必要です。方法論としては、一元配置法、二元配置法、直交表、乱塊法、分割実験があり、これらは因子の影響を分析し、特性値の変化を観察するために用いられます。直交表は多くの因子の効果を少ない実験回数で検出する方法、乱塊法は実験状況の影響を管理する方法、分割実験は無作為化が難しい場合の解決策として提案されています。これらの手法は、実験の計画と実施において効率性と有効性を向上させることを目指しています。
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実験計画法による問題解決
問題群 次の問題が与えられています。
①蚊に刺されない虫よけの薬AとBがある。どちらがよく効くだろうか。
②ある育毛剤が新発売された。この効果を見たい。
③３種のビールがある。運動で汗をかいた後、どれが一番うまいか。
これらの場面で有効となるのが実験計画法です。
①に対し、aさんの腕に薬A、ｂさんの腕に薬Bを塗り、同じ場所を散歩してもらった後、虫刺されの個数はaさんは3個、bさんは5個であったとします。これにより、薬Aの方がBより優るという結論を出してもよいでしょうか。体質が、bさんはもともと蚊に刺されやすく、aさんは刺されにくいとしたら、体質の問題かもしれません。これに対処するには、同一の人の右腕に薬A、左腕に薬Bを塗ればよいでしょう。これにより、人による違いが避けられます。このように比較する条件をなるべく均一にしたもとで実験を行うことを「局所管理」といいます。
②育毛剤の検証においても、①と同様に、頭の左側に育毛剤を塗り、右側は塗らない、という実験デザインにすればよいことになります。
③やはりうまいのは初めの一杯でしょう。３人が各種類のビールをすべて同じ順番に飲むのではなく、順序をまったくランダムに与えた「無作為化」をすることにより、工夫することが必要です。
フィッシャーの３原則
問題解決のための特性要因図を作ったものの、多くの要因が浮かび上がり、真の原因が特定できないことがあります。
ある要因（因子とよびます）が特性値に影響があるかどうかは、その要因を何通りか設定し（因子の水準をふるといいます）、特性値のデータの変化を観察します。
しかし、誤差によりデータには何らかの違いが存在するので、それが偶然のばらつきによる見た目上のものなのか、要因の効果による本質的な違いなのかを明らかにする必要があります。
例として、ある化学反応で収率を高めたいとき、触媒の量を10mg（A1）、15mg（A2）、20mg（A3）の３通りの設定（３水準）で実験を行い、図１が作られたとします。
このときA3の20mgがよりよいという結論を下してもよいでしょうか。
今、仮にこの実験を１回ずつではなく、図2-1、図2-2のように回数を増やしたとします。図2-1の場合は差はあるが、図2-2では差がないことが明らかです。
すなわち、「反復」が必要であり、これにより初めて偶然のばらつき（図2-1）によるものか、本質的に差があるばらつき（図2-2）によるものかを区別できます。
以上の、反復、無作為化、局所管理を実験計画におけるフィッシャーの３原則といいます。
一元配置法・二元配置法
ひとつの因子Aをとり上げ、Aにa水準あたり、各水準ごとにr回の実験を行って、因子の効果があるかどうか分散分析表を作成して検定する方法を「一元配置法」と呼びます。
ただし、N＝a×r回の実験はランダムな順序で行います。
これを進めて２つの因子A（a水準）とB（b水準）があるとき、これらを同時に取り上げ、AとBの各水準組み合わせでｒ回の実験を行い、解析する方法を繰り返しのある二元配置法と呼びます。
各因子の水準をふることによる効果（主効果と呼びます）のほかに、交互作用の効果A×Bを検定することができます。
N＝abr回の実験はランダムな順序で行います。
ここで交互作用とは、複数の因子の効果の大きさに加法性がない場合をいいます。
例えば、ウイスキーか日本酒のいずれかを飲むと疲れが癒されますが、両者を同時に飲むと逆に悪酔いし、体調を壊すような場合です。
因子を３つ以上同時に取り上げ、すべての水準組み合わせで実験を行う方法を多元配置法といいます。やはり、すべての実験はランダムな順序で行います。
なお、２つの因子AとBの各水準組み合わせにおいて、１回しか行わない方法を繰り返しのない二元配置法と呼びます。この場合には交互作用を検定できません。
直交表・乱塊法・分割実験
以上のように、フィッシャーの３原則、すなわち反復、無作為化、局所管理が重要ですが、現実にはその適用が難しいことが多いです。
このために以下の実験法が開発されています。
①直交表：反復を減らし、少ない実験回数で多くの因子の主効果や交互作用を検出するための方法。１回の実験に莫大なコストがかかり、たくさんの実験を行えない場合に有用な方法です。誤差自由度が小さくなり、検出力が低いという弱点はありますが、初期段階において「大網を張る」実験として有効です。
②乱塊法：局所管理を行うために、同じ実験状況（ブロックと呼びます）を作成します。各ブロック内では各水準の組み合わせをランダムな順序で実験し、複数のブロックで反復する方法を「乱塊法」といいます。温度や湿度など実験日の差による影響が考えられるときに用いられます。
③分割実験：無作為化を実施しにくいときの解決策として分割実験があります。すなわち、すべての実験順序をランダムに行うことを緩和する方法です。
ChatGPTに聞いてみた
プロンプト
あなたは最高のデータサイエンティストです。
フィッシャーの三原則について解説してください。
#制約条件：
サルでもわかる平易な日本語で
文字数は300字程度
ChatGPTの回答
フィッシャーの三原則は、統計学における重要な概念です。これは、データ解析における信頼性を確保するための基本的な原則です。
完全性の原則：データが欠けていないか、誤った情報が含まれていないかを確認すること。欠損データや誤った情報があると、結果が歪んだり正確性が損なわれたりする可能性があります。
一貫性の原則：同じデータを異なる条件で複数回取得した場合でも、結果が一貫していることを確認すること。データの収集方法や条件が変わると、結果にばらつきが生じる可能性があります。
職業的公正の原則：データの収集や解析において、客観的かつ公正な立場を保つこと。個人の主観や偏見がデータの解釈や分析に影響を与えないようにすることが重要です。
これらの原則に従うことで、データサイエンティストは信頼性の高い結果を得ることができます。データ解析においては、これらの原則を常に意識して行動することが重要です。
