この規格 プレビューページの目次
※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
3 用語と定義
このドキュメントの目的のために、ISO 3534-1, ISO 3534-3, および以下に記載されている用語と定義が適用されます。
ISO と IEC は、次のアドレスで標準化に使用する用語データベースを維持しています。
3.1
応答変数
実験の結果を表す変数
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.3, 修正 — 注記は削除されました。]
3.2
予測変数
実験結果の説明に貢献できる変数。
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.4, 修正 — 注記は削除されました。]
3.3
モデル
実験結果の形式化された表現
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.2, 修正 — 注記と例は削除されました。]
3.4
分散分析
分散分析
応答変数の全変動を、定義された変動源に関連する成分に細分化する手法
[出典: ISO 3534-3:2006, 3.3.8, modified — 注と例は削除された.]
3.5
自由度
DF
推定可能な線形独立効果の数
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.32, 修正 — 記号νは略語 DF に置き換えられ、注釈は削除された。]
3.6
要素
バリエーションの潜在的な原因として調査中の機能
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.5, 修正 — 注記は削除されました。]
3.7
固定効果分散分析
各 因子（3.6） の 因子レベル（3.8） が因子の値の範囲にわたって事前に選択される 分散分析（3.4）
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.3.9, 修正 — 注記は削除されました。]
3.8
因子水準
係数（3.6） の設定、値または割り当て
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.12, modified — 注記と例は削除されました。]
3.9
因子効果
応答変数に影響を与える 係数 (3.6)
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.14, 修正 — 注記は削除されました。]
3.10
主効果
因子効果 (3.9 )
注記 1:主効果は、実験が完全に均衡している場合、他のすべての実行で応答変数を平均することによって推定できます。
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.15, 修正 — 注記 1 と 3 は削除されました。注記 2 は注記 1 として再番号付けされました。]
3.11
一元配置分散分析
単一の 因子 (3.6) が調査される 分散分析 (3.4)
3.12
二元配置分散分析
分散分析 (3.4) では、2 つの異なる 因子 (3.6) を同時に調査して、応答変数に及ぼす可能性のある影響を調べます。
3.13
バランスの取れたデータ
処理の組み合わせごとにサンプル サイズが等しく保たれている一連のデータ
3.14
F検定
検定統計が帰無仮説の下で F 分布を持つ統計検定。
3.15
p値
観察された検定統計値または少なくとも帰無仮説に不利なその他の値を観測する確率
[出典: ISO 3534-1:2006, 1.49, modified — 例と注釈は削除された.]
3.16
交差分類
同時に複数の属性による分類
図 1 — ANOVA の交差分類グラフィック
3.17
交流
応答変数に対する1つまたは複数の他の要因の影響に対する1つの 要因(3.6) の影響
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.17, 修正 — 注記は削除されました。]
3.18
レプリカ
特定の治療の組み合わせまたは 予測変数の設定の複数回の発生 (3.2)
[出典: ISO 3534-3:2013, 3.1.36, 修正 — 注記は削除されました。]
参考文献
| [1] | ISO 13053-2:2011, プロセス改善における定量的手法 — シックス シグマ — 2: ツールとテクニック |
| [2] | エンダースCK, （2010）。欠損データ分析の適用。ニューヨーク：ギルフォードプレス。 |
| [3] | ISO 22514-6:2013, プロセス管理における統計的方法 — 能力とパフォーマンス — 6: 多変量正規分布に従う特性の工程能力統計 |
| [4] | ISO/TR 12888, ゲージの再現性と再現性研究の選択図 |
| [5] | ISO 5479:1997, データの統計的解釈 — 正規分布からの逸脱の検定 |
| [6] | ISO 16269-4:2010, データの統計的解釈 — 4: 外れ値の検出と処理 |
| [7] | ISO 5725-2:1994, 測定方法と結果の精度 (真実性と精度) — Part 2 標準測定方法の再現性と再現性を決定するための基本的な方法 |
| [8] | ミラーRG, （1981）。同時統計推論第2版。スプリンガー社 ニューヨーク |
| [9] | Dudoit S, Van Der Laan MJ, (2008) ゲノミクスへの適用による複数のテスト手順、Springer |
| [10] | Snedecor George W, Cochran William G (1989) Statistical Methods, 第 8 版、アイオワ州立大学出版局 |
3 Terms and definitions
For the purposes of this document, the terms and definitions given in ISO 3534-1, ISO 3534-3 and the following apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
3.1
response variable
variable representing the outcome of an experiment
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.3, modified — the notes have been removed.]
3.2
predictor variable
variable that can contribute to the explanation of the outcome of an experiment.
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.4, modified — the notes have been removed.]
3.3
model
formalized representation of outcomes of an experiment
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.2, modified — the notes and examples have been removed.]
3.4
analysis of variance
ANOVA
technique which subdivides the total variation of a response variable into components associated with defined sources of variation
[SOURCE: ISO 3534-3:2006, 3.3.8, modified — the notes and examples have been removed.]
3.5
degree of freedom
DF
number of linearly independent effects that can be estimated
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.32, modified — the symbol ν has been replaced with the abbreviated term DF, and the notes have been removed.]
3.6
factor
feature under examination as a potential cause of variation
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.5, modified — the notes have been removed.]
3.7
fixed effects analysis of variance
analysis of variance (3.4) in which the factor levels (3.8) of each factor (3.6) are preselected over the range of values of the factors
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.3.9, modified — the note has been removed.]
3.8
factor level
setting, value or assignment of a factor (3.6)
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.12, modified — the notes and the example have been removed.]
3.9
factor effect
factor (3.6) that influences the response variable
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.14, modified — the note has been removed.]
3.10
main effect
factor effect (3.9) applicable in the context of linearly structured models (3.3) with respect to expectation
Note 1 to entry: The main effect can be estimated by averaging the response variable over all other runs provided the experiment is fully balanced.
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.15, modified — Notes 1 and 3 have been removed; Note 2 has been renumbered as Note 1 to entry.]
3.11
one-way analysis of variance
analysis of variance (3.4) in which a single factor (3.6) is investigated
3.12
two-way analysis of variance
analysis of variance (3.4) in which two distinct factors (3.6) are simultaneously investigated for possible effects on the response variable
3.13
balanced data
set of data in which sample sizes are kept equal for each treatment combination
3.14
F-test
statistical test in which the test statistic has an F-distribution under the null hypothesis
3.15
p-value
probability of observing the observed test statistic value or any other value at least as unfavourable to the null hypothesis
[SOURCE: ISO 3534-1:2006, 1.49, modified — the example and the notes have been removed.]
3.16
crossed classification
classification according to more than one attribute at the same time
Figure 1—Crossed classification graphic in ANOVA
3.17
interaction
influence of one factor (3.6) on one or more other factors’ impact on the response variable
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.17, modified — the notes have been removed.]
3.18
replication
multiple occurrences of a given treatment combination or setting of predictor variables (3.2)
[SOURCE: ISO 3534-3:2013, 3.1.36, modified — the notes have been removed.]
Bibliography
| [1] | ISO 13053-2:2011, Quantitative methods in process improvement — Six Sigma — 2: Tools and techniques |
| [2] | Enders C. K., (2010). Applied Missing Data Analysis. New York: Guilford Press. |
| [3] | ISO 22514-6:2013, Statistical methods in process management — Capability and performance — 6: Process capability statistics for characteristics following a multivariate normal distribution |
| [4] | ISO/TR 12888, Selected illustrations of gauge repeatability and reproducibility studies |
| [5] | ISO 5479:1997, Statistical interpretation of data — Tests for departure from the normal distribution |
| [6] | ISO 16269-4:2010, Statistical interpretation of data — 4: Detection and treatment of outliers |
| [7] | ISO 5725-2:1994, Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results —Part 2 Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method |
| [8] | Miller R.G., (1981). Simultaneous Statistical Inference 2nd Ed. Springer Verlag New York |
| [9] | Dudoit S., Van Der Laan M. J., (2008), Multiple Testing Procedures with Application to Genomics, Springer |
| [10] | Snedecor George W., Cochran William G., (1989), Statistical Methods, Eighth Edition, Iowa State University Press |