実験計画の手順: 問題の把握、モデルの指定、計画の作成で概説する手順に従い、計画を作成します。
2.
「応答名」の下の「Y」をダブルクリックし、「濃度」と入力します。
「目標」はデフォルトで[最大化]になっています。この例での目標は、濃度が目標の1.3(1.2~1.4の範囲内)になることです。
3.
デフォルトの目標値である[最大化]をクリックし、[目標値に合わせる]に変更します。
図2.4 [目標値に合わせる]を選択
4.
「下側限界」の欄をクリックして「1.2」と入力します。
5.
「上側限界」の欄をクリックして「1.4」と入力します。
6.
「重要度」の欄は空白にします。
2.
デフォルト名の「X1」「挽き」に変更します。
4.
「N個の因子を追加」の右側のボックスに「3」と入力します。 [因子の追加]>[連続変数]を選択します。
温度(195と205)
時間(3と4)
豆の量(1.6と2.4)
7.
デフォルト名の「X5」「場所」に変更します。
図2.5 設定後の「応答」および「因子」アウトライン
8.
[続行]をクリックします。
2.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Design Experiment」フォルダ内の「Coffee Factors.jmp」を開きます。
図2.7 は、「モデル」アウトラインです。「モデル」アウトラインでは、推定したいモデル効果を指定します。モデルの指定を参照してください。デフォルトで表示されるリストには、すべての主効果が[必須]と表示されます。これは、この計画ですべての主効果が推定できることを示します。この時点で興味があるのは因子の主効果なので、「モデル」アウトラインに効果は追加しません。
図2.6 主効果だけの「モデル」アウトライン
「カスタム計画」のアルゴリズムでは、無作為に選んだ初期計画から計画を探索していくので、実際の計画は図2.8 とは異なってきます。同じ実験を含む計画を作成したい場合は、計画を生成する前に次の手順を実行します。
1.
「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから[乱数シード値の設定]を選択します。
3.
[OK]をクリックします。
4.
6.
[OK]をクリックします。
図2.7 「計画の生成」アウトライン
1.
[計画の作成]をクリックします。
「計画」アウトラインには計画が表示されます(図2.8 )。同じ結果を得るための手順(オプション)の手順を行わなかった場合、計画は図2.8 のものと異なる場合があります。これは、アルゴリズムが、無作為に選んだ初期計画から最適な計画を探索するためです。
図2.8 コーヒーの実験の計画
「出力オプション」パネルを使って、データテーブル内の実験の順序を指定します。この例においては、デフォルトで選択されている[ブロック内でランダム化]が適切でしょう。実験が各「場所」においてランダムな順序に並べられます。
図2.9 出力オプション
1.
[テーブルの作成]をクリックします。
図2.10 のようなデータテーブルが開きます。同じ結果を得るための手順(オプション)の手順を行わなかった場合、実際に表示されるテーブルの内容が図とは異なる可能性があります。その場合、表示されたテーブルは、図とは異なる最適な計画になっています。
図2.10 カスタム計画のテーブル