要因実験の結果の統計分析において、効果のスパース性原理は、システムは通常、主効果と低次の交互作用によって支配されていると述べています。したがって、要因実験において最も重要な反応は、主（単一要因）効果と2要因交互作用である可能性が最も高いです。言い換えれば、3要因交互作用のような高次の交互作用は非常にまれです。これは階層的順序付け原理と呼ばれることもあります。[1] 効果のスパース性原理は、実際には要因実験において統計的に有意な効果はごくわずかであるという考えを指しています。[1]
この原理は、因子空間が定常点から遠く離れているという仮定のもとでのみ有効である。[さらなる説明が必要] [2]
参照
参考文献
- ^ ab Wu, CF Jeff ; Hamada, Michael (2000).実験：計画、分析、パラメータ設計の最適化. ニューヨーク: Wiley. p. 112. ISBN 0-471-25511-4。
- ^ Box, GEP ; Hunter, JS; Hunter, WG (2005). 『実験者のための統計学：デザイン、イノベーション、そして発見』 Wiley. p. 208. ISBN 0471718130。