ヒント: 「因子」アウトラインが完成したら、赤い三角ボタンのメニューから[因子の保存]を選択することを検討してください。これにより、因子の名前、役割、変更、値がデータテーブルに保存され、後で再利用できるようになります。
図3.18 「因子」アウトライン
複数の因子を追加します。追加する因子の数を入力してから、[因子の追加]をクリックして因子の種類を選択します。「N個の因子を追加」を繰り返すことで、異なる種類の因子を複数追加することができます。
因子の名前。追加した因子には、デフォルトで「X1」「X2」...という名前がつきます。名前を変更するには、ダブルクリックして任意の名前を入力します。
因子の水準を削除するには、値をクリックし、キーボードのDeleteキーを押し、最後にテキストボックスの外をクリックします。
「変更」の項目を変更するには、「変更」列の値をクリックして適切な値を選択します。
値を編集するには、「値」列の値をクリックします。
因子の種類を選択するには、「カスタム計画」の[因子の追加]をクリックします。
離散数値の因子がk水準の場合()、デフォルトで因子の値はの整数となります。の場合、離散数値の因子の値はデフォルトで-1および1に設定されます。デフォルトの値を、実験で使用する設定に置き換えてください。
離散数値の因子にk水準を設定した場合、デフォルトで、k-1次のべき乗項がモデルに含まれます。ただし、kが6以上の場合には、5次のべき乗までしか含まれません。これらのべき乗項には、2次以上の項の「推定」には[可能な場合のみ]が指定されます。[可能な場合のみ]を指定することにより、少ない実験回数でも3水準以上の水準を取り扱うことができます。なお、モデルが1次式の場合は、離散数値の因子は、端の値だけを用います。仮定したモデルで離散数値因子がどのように扱われるかは、モデルに詳しい説明があります。
因子の変更が[困難]または[非常に困難]な計画の場合、「カスタム計画」は、指定された最適化基準で最適な計画を見つけようとします。最適化基準を参照してください。分割実験計画を作成する手法の詳細については、Jones and Goos(2007)を参照してください。変更が困難な共変量を持つ計画については、Jones and Goos(2015)を参照してください。
図3.19 は、(「Design Experiment」フォルダ内にある)「Cheese Factors.jmp」サンプルデータの因子を使った2段分割実験の例です。
図3.19 2段分割計画の「因子」および「計画の生成」アウトライン
1つまたは複数の因子の「変更」を[困難]に設定し、どの因子も[非常に困難]に設定しなかった場合、「一次単位」というカテゴリカルな因子が追加されます。このような場合、分割実験が作成されます。
「一次単位」因子の各水準は、ブロックになっています。そして、各ブロック内において、変更が困難な因子の水準がいずれか1つに固定されています。
計画のデータテーブルにおける「モデル」スクリプトでは、「一次単位」因子に「変量効果」の属性が設定されています。
「一次単位」因子には、「因子の役割」列プロパティとして「ランダムブロック」が設定されます。
[困難]と[非常に困難]の両方を指定した場合、「二次単位」および「一次単位」というカテゴリカルな因子が計画に追加されます。このような場合、2段分割実験が作成されます。
「二次単位」因子の各水準は、ブロックになっています。そして、各ブロック内において、変更が非常に困難な因子の水準がいずれか1つに固定されています。
「一次単位」因子の各水準も、ブロックになっています。そして、各ブロック内において、変更が困難な因子の水準がいずれか1つに固定されています。
計画のデータテーブルにおける「モデル」スクリプトでは、「一次単位」因子と「二次単位」因子に「変量効果」の属性が設定されています。
計画のデータテーブルでは、「一次単位」因子と「二次単位」因子の両方に「ランダムブロック」の役割が設定されます。
2方分割実験を作成するには、「計画の生成」の下の[変更が「困難」な因子を、「非常に困難」な因子と独立して設定]を選択します。このオプションは、[困難]な因子の水準と[非常に困難]な因子の水準を交差します。2方分割法を参照してください。
ランダムブロックを使った1段分割法、2段分割法、2方分割法の詳細と例については、特殊なランダム化を行う実験計画を参照してください。変更が困難な共変量を含む計画の詳細については、変更が困難な共変量を参照してください。