「 機械設計 」連載 第二十一回 FRP静的材料データの同一母集団解析可否の k-Sample Anderson Darling検定
( The image above is referred from https://pub.nikkan.co.jp/magazines/detail/00000967)
連載開始に関するお知らせについてはこちらをご覧ください。
日刊工業新聞社が発行する月刊誌、「 機械設計 」において
「これからの設計に必須のFRP活用の基礎知識」
という題目での連載の第二十一回目です。
2020年9月号の連載では
FRP静的材料データの解析における同一母集団解析可否の検定（ k-Sample Anderson-Darling 検定）
という題目で書いています。
2020年9月号は以下のURLから概要をご覧いただけます。
https://pub.nikkan.co.jp/magazines/detail/00000967
今月の連載では、FRP静的材料データ解析における同一母集団検定可否の検定である、 k-Sample Anderson Darling 検定について解説しています。
FRP静的材料試験データというのは多くの潜在的なばらつきを含有しています。
試験自体のばらつきを意識できている設計者の方はある程度いらっしゃるようですが、盲点となっているのは、
「材料ロット違いという材料自体が含有しているばらつき」
です。
この考えはFRPの設計許容値算出に不可欠な考え方ですが、それ以前に、
「複数の材料Lotについてデータを取得した際、それぞれの材料Lotで取得したデータ」
を
「一つのグループデータ（母集団）として扱っていいか、材料Lotごとにグループを分けでデータ解析をする必要があるか」
について、定量的かつ客観的に判断するということが求められます。
材料Lot違いのFRPデータは、異なるグループデータとして扱うべきか否か、については理由を含めて今回の連載の中で私見を述べていますが、いずれにしてもデータを一つのグループで扱えるか否かの判断をすることが、FRPという材料を扱う設計者には求められます。
今回の連載では、 homogeneity とも呼ばれる母集団の均質性を検定する手法として、 K-Sample Anderson Darling 検定を紹介しています。連載内ではその概要と、例題を使った検定方法について解説しています。
この検定はノンパラメトリック検定であるため、確率密度関数の仮定が必要ないことから汎用性が高く、またデータ分布の末端（ Tail ）の合致性を重視する等、材料データ検定に適した特徴を有しています。
感覚論で語られることの多い、材料データグループの均質性という課題について、定量的にアプローチする一つの手法として習得いただきたいと思います。
