実験において仮説を省くべからず（技術者べからず集）

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データ解析による考察で知見を得るには、データの二次、三次分析が必要です。

xを変数としてyを測定した時に、データが５つ得られたら、どのような線をひき、グラフ化するでしょうか。
近似直線？近似双曲線？
すでに測定条件のうちzという変数の影響が分かっていれば、zで色分けをして複数の近似線と測定プロット点を重ね合わせるでしょうか？

実際の現象は連続的（アナログ）、測定は断片的（デジタル）

測定値を増やして、連続的な傾向をつかもうとすると膨大な実験量となります。

しかも測定プロット点の連結として曲線を求めたとしても、測定値には測定誤差が含まれており、その曲線は正確ではありません。

定性仮説の重要性

まずは定性に関する仮説を持ち、定量値である実験値は、この仮説を確認、訂正するために用いていくような解析をすべきです。

そのように考えると、実験計画において変数ｘのふり方も単に等間隔でふるのでは無く、仮説で考えたｙ曲線をとらえるような（確認するような）メリハリのあるふり方になります。

変化曲線ではなく変化帯から考察してみる

グラフ上で仮説を確認していくには、仮説曲線ではなく、仮説帯を描いておいて、その上に実験結果をプロットしていくという方法があります。

例えばz1、z2に対してyの変化を帯で想定しておくと、理屈に対して、z1、z2で逆転しているような実験値が得られた場合でも、二つの帯が近く、バラツキや実験誤差により、逆転しているように見えるだけという可能性も考察できます。

技術者としての力を高める「仮説」と「考察」

技術者のレポートで結果は書かれているが、考察が書かれていないというケースがあります。
最悪は生データだけで二次分析もなしというケースもあります。（何も考えなくても作成できるレポートです）

技術者にとって「考察」すること、実験前に自分が考えた仮説に対して実際にはどうだったか、それをどう考えるかはとても重要で、これにより技術者としての思考力が向上します。

仮説で考えていたようなグラフにならなかったら、一度はがっかりするかもしれません。

でも、新な真実を究明していくことは、技術者ならではの楽しみともいえるのです。
 

（アイアール技術者教育研究所　H・N)

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