ワインに対する評価は、0を最低、20を最高とする0～20の段階で行います。テイスターによる「評価」が、この実験における応答です。この実験の目的は、この応答を最大化するような因子を特定することです。
この例では、専門家の効果を「判定者」というブロック因子とします。専門家ごとに8つのワインを試飲するので、1ブロックあたり8回の実験を含みます。なお、ここでの分析では、5人の専門家だけに限った推論を行います。5人以外も含む専門家全体の母集団についての推論は行いません。
実験調査に備え、工程に関する因子を9つ特定しました。ブドウの品種、ブドウを栽培する畑、および工程に関連するその他の7つの因子です。これらの因子は、どのように組み合わせても実験が可能です。また、因子を自由に変更できます。実験に関して、これらの因子は変更が「容易」です。因子の変更の指定については、第 “変更とランダムブロック”を参照してください。
因子とその水準をワインの試飲実験の工程に関する因子と水準に示します。因子はすべてカテゴリカルです。「Sample Data」の「Design Experiment」フォルダにある「Wine Factors.jmp」にも、因子と水準が含まれています。
因子の可能な組み合わせをすべて実験するには、4 x 28 = 1024回もの実験が必要となります。しかしこの例では、それに匹敵する計画がたった40回の実験で作成できます。