一度に1つの要素だけを扱う方法

1因子ずつ法^[1]は、 1変数ずつ法、OFAT、OF@T、 OFaaT、OVAT、OV@T、OVaaT、またはモノセティック分析とも呼ばれ、複数の因子を同時にテストするのではなく、因子または原因を1つずつテストする 実験を設計する方法です。

OFAT は、特にデータが安価で豊富である場合に、専門家以外の人々に好まれます。

複雑な多因子分析を行うために必要な精神的努力が、追加データを取得するのに必要な努力を上回る場合があり、その場合、OFAT は意味があるかもしれません。さらに、一部の研究者は、特定の条件 (実行回数が制限され、主な目標がシステムの改善を達成することであり、実験誤差が因子効果と比較して大きくなく、因子効果は加算的で互いに独立している必要がある) では、OFAT が部分要因分析よりも効果的である可能性があることを示しました。^{[2] [3]}

対照的に、データが貴重であり、注意深く分析しなければならない状況では、ほとんどの場合、複数の要因を一度に変更する方が良いです。この点を示す中学校レベルの例は、12枚のコインパズルを含むバランスパズルのファミリーです。学部レベルでは、ベヴィントンの^[4] GRIDLSとを比較することができますGRADLS。後者は最適とは程遠いですが、一度に1つの変数のみを変更する前者はさらに悪いです。ロナルド・A・フィッシャー卿が開拓した要因実験設計法も参照してください。OFATが好まれない理由は次のとおりです。

1. OFATでは、効果推定の精度を同じにするにはより多くの実行が必要である。
2. OFATは相互作用を推定できない
3. OFAT では、要因の最適な設定が失われる可能性があります。

実験計画法は、多くの種類と方法を利用できることから、OFATよりも常に好まれています。また、一部実施要因計画法は、通常OFATよりも多くの実行を必要としますが、上記の3つの懸念に対処します。 ^[5]実行回数の点でOFATに優位性がない最新の設計の1つは、すべての因子を同時に変化させることにより（実験設計における重要な特性）、効果推定の精度が一般的に高くなるプラケット・バーマンです。 ^[5]

• 他の条件は同じ