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實驗因子選擇法
張忠樸

1. 因子選錯，滿盤皆輸
　　在前篇「實驗策略」文章中，我們已開宗明義的將D.O.E的應用範疇界定在解決X型問題與A型問題上，若借用象限觀念來說明此一推理過程，那麼下圖就是一個簡單的實驗策略示意圖：

對人類而言，所有問題的原始類型都是X型問題 。而人類之文明史，其實也就是在反映人類智慧成熟的過程，此一過程若就D.O.E的觀點而言，就是將所有問題由X型轉換成A型，再昇華為T型的過程。由於任何文明（KNOW－HOW）都是起源於一種混沌（X型）的狀態，而離開混沌的第一步（實驗策略一）就是要從眾說紛云中理出正確方向，基於這樣的認識，因此在D.O.E中對"因子選擇"也就顯得格外重要。尤其從D.O.E失敗的案例中，我們很容易體會到因子選錯、滿盤皆輸的道理。因此如何有效探索要因，已在許多學者的投入研究後而自成一門學問。
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2. 探索因子，要因分析
　　在探索要因的研究過程中，集其大成的學者是"石川馨"博士。甚至流傳至今的"特性要因分析圖"皆被人們暱稱為"石川圖"（Ishikawa Chart），由此可見石川馨博士在特性要因分析圖上有獨到的貢獻。但可惜的是特性要因分析圖流傳日廣之後，反而出現了小學而大遺的流弊，譬如不少人受魚骨圖（特性要因圖的另一俗稱）對仗工整的形式主義所害，竟而窮其精力於繪圖，實乃捨本逐末之舉。其另一遺禍則是受4M法的框框主義所害，而不再從窮追根硬究底上痛下功夫。因此這幾年表面上雖有特性要因分析日益普及化的事實，但是實際上卻在製造更多畫虎不成的遺憾。
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3. 選對因子一定像話（像話原則）
　　什麼才是真正有效的特性要因圖呢？這個問題可能很難有一個標準的答案，但是卻不難有一些嚴謹的推理原則可資依循。因此驗證"要因分析"是否恰當的第一個方法就是「像話原則」。我們先舉例說明如下：

以上這張特性要因圖乍看之下並無不妥之處，但是若用「像話原則」加以印證，馬上就可看出破綻。
當我們問：
「為何」板面會出現離子污染？
如果答案是：
「因為」顯影之故。
這像話嗎？
或者是「因為」UV條件之所致
這又像話嗎？

由這兩個例子我們就不難明白，如果所回答「特性」的「要因」不太像話，那麼所呈現的就是一張有瑕疵（或者說效果差）的特性要因圖。
上述那張特性要因圖經過「像話原則 」的修正後，會出現新的面貌如下：

修正之後，我們再用「像話原則 」驗證一次。
「為何」板面上會有離子污染？
「因為」顯影操作不當
或「因為」UV條件不穩定
這樣「因為」對應其「為何」，豈不是像話了嗎？換言之，凡符合"像話原則"者，即表示因果之間的邏輯足夠嚴謹，這也才保證真正的「因子」能有機會浮現。
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4. 抽絲剝繭，鍥而不捨（豐田原則）
　　"豐田式"的管理成功之後，日本有位記者問豐田式管理之父--大野耐一先生，請他只用一句話說明什麼是豐田式的管理？大野耐一先生不愧為一代宗師，他言簡意賅地說「所謂豐田式的管理原則，就是連問五次為什麼？」好一個連問五次為什麼，其實這個"豐田原則"在特性要因分析上，也正是妙用無窮的法寶，現以修正後的魚骨圖為例說明之：
第一"Why"
　　　　「為何」板面會有離子污染？
　　　　「因為」UV條件不穩定。

第二"Why"
　　　　「為何」UV條件不穩定？
　　　　「因為」UV能量不足。

第三"Why"
　　　　「為何」UV能量不足？ 　
　　　　「因為」UV燈管已老化。
　　　　「因為」反射罩之表面太髒。

經過這樣Why?Why?Why?地追根究底之後，真正的原因自然就會水落石出了。因此，若能交互運用「像話原則」及「豐田原則」才是真正要因分析的行家，也才具備了D.O.E必勝的入門條件。
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5. 選拔要因，配置實驗
　　經過熟練運用「像話原則」及「豐田原則」之後，真正的要因一定會浮現出來。但卻也會面臨另一個要因可能太多，而使實驗過於龐大的後遺症。因此成功的要因分析之後，我們接著要探討如何選拔要因以配置實驗的問題，此一問題解決之道可參考如下之「選拔要因流程圖」：

圖中「控制力篩選」及「技術性篩選」是關鍵因素，現再分別說明如下。

5.5.1控制力篩選
　　一般而言，從實驗者對因子控制能力的強弱來看，所有因子將可被分為三類，如下圖所示。

為加深印象起見，各舉一例說明如下：
變　量：例如室外之溫度，非人所能控制（其水準無法加以指定）。
假母數：例如飛機客艙之溫度，雖然可以調整高低，但除座艙長外一般旅客均無權調整。
母　數：例如裝了冷暖氣機的臥室溫度，你可隨自己的喜好調整溫度。
在工業界原則上大多數D.O.E是屬母數模型，所以透過控制力的篩選，是精簡配置的第一招。
5.5.2技術性篩選
　　經過上述篩選所留下的各母數因子，其對結果之影響並非全然相同，因而此時可再透過專業技術來加以評估。根據實際之生產經驗或文獻資料的佐證，將部分技術上證據力較弱之因子予以淘汰。
　　經過控制力篩選及技術性篩選的兩次過濾之後，就技術觀點而言，相對重要的母數因子此刻應該可以浮現出來。這時我們可從專業技術的角度選出5～8個因子，供第一階段實驗配置用。
　　"因子選擇法"算不上什麼大學問，但它卻是影響實驗成敗的起點，因此值得從事實驗者仔細玩味。
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