「Tiretread.jmp」データテーブルの実験データは、「シリカ」「シラン」「硫黄」がタイヤのトレッドの性能を示す4つの指標にどのような影響を及ぼすかを調べた結果です。この例では、応答のうち、「摩擦」のみを検討します。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Tiretread.jmp」を開きます。
3.
「摩擦」を選択し、[Y]をクリックします。
4.
「シリカ」「シラン」「硫黄」を選択し、[マクロ]>[応答曲面]をクリックします。
5.
6.
[実行]をクリックします。
7.
「応答 摩擦」の赤い三角ボタンのメニューから[推定値]>[予測式の表示]を選択します。
図A.17 因子をコード変換せずにあてはめたモデルの予測式
これらの係数に基づいて効果の大きさを比べることはできません。係数の大きさが、因子設定の範囲全体で見たときの、「摩擦」への影響の大きさを表していないからです。また、係数の解釈も簡単ではありません。たとえば、「シリカ」が中間値にあるときの影響を解釈しようとしても、係数が参考になりません。
8.
「Tiretread.jmp」データテーブルの「列」パネルで「シリカ」「シラン」「硫黄」を選択します。強調表示された列の見出しを右クリックし、[列属性の一括設定]を選択します。
9.
「プロパティの一括設定」パネルで[列プロパティ]>[コード変換]を選択します。
10.
[OK]をクリックします。
「列」パネルの「シリカ」「シラン」「硫黄」の隣にアスタリスクが表示され、列プロパティが割り当てられたことがわかります。
11.
「モデルのあてはめ」ウィンドウで[実行]をクリックします。
12.
「応答 摩擦」の赤い三角ボタンのメニューから[推定値]>[予測式の表示]を選択します。
図A.18 因子をコード変換してからあてはめたモデルの予測式
因子をコード変換すると、係数に基づいて効果の大きさが比較できるようになります。因子設定の範囲全体で見たときに、「シラン」「摩擦」に及ぼす効果が最も大きいことがわかります。「シリカ」「シラン*硫黄」の効果も大きいです。
13.
変更を保存せずに「Tiretread.jmp」データテーブルを閉じます。