ここでは、Kowalski, Cornell, and Vining（2002）による例をもとに、 自動車のシートカバー用ビニールの厚さに影響する5つの因子について調べます。実験で使用する応答と因子は、次のとおりです。
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応答は、製造されるビニールの「厚さ」です。これを最大化するのが目的です。 厚さの値の下側限界は10です。
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二次単位の因子は3つの軟化剤の配合割合（「m1」・「m2」・「m3」）で、これらは合計すると1になります。これらの因子は配合成分です。
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1.
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［実験計画(DOE)］>［カスタム計画］を選択します。
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因子を手動で追加するには、第 4 步から第 11 步の手順に従います。または、保存されたデータテーブルから因子をロードする場合は、「カスタム計画」の横の赤い三角ボタンのメニューから［因子のロード］を選択します。そして、「Design Experiment」フォルダの「Vinyl Factors.jmp」サンプルデータを開きます。［因子のロード］を選択する場合は、第 4 步～第 11 步の手順を省略してください。
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4.
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「N個の因子を追加」の右側のボックスに「2」と入力します。
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5.
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［因子の追加］>［連続変数］を選択します。
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6.
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7.
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8.
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「N個の因子を追加」の右側のボックスに「3」と入力します。
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9.
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［因子の追加］>［配合］を選択します。
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図5.72 「応答」および「因子」アウトライン
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11.
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［続行］をクリックします。
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12.
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［交互作用］>［2次］を選択します。
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［OK］をクリックして、メッセージを閉じます。
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14.
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「一次単位の数」の横のボックスに「7」と入力します。
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［ユーザ定義］の横のボックスに「28」と入力します。
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［計画の作成］をクリックします。
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図5.73 「計画」アウトライン
「Vinyl Data.jmp」サンプルデータには、旧バージョンのJMPで作成した計画を使った実験の結果が含まれています。
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1.
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このサンプルデータには、28回の実験と応答値が含まれています。「カスタム計画」プラットフォームを使って作成したテーブル内の計画の設定は、「Vinyl Data.jmp」とは異なる場合があります。
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2.
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「テーブル」パネルで、「モデル」スクリプトの横にある緑の三角ボタンをクリックします。
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図5.74 「モデルのあてはめ」ウィンドウ
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因子「一次単位」には、変量効果（「&変量効果」）の属性が指定されています。変量効果に指定することにより、「「一次単位」の各水準がもつ効果は確率変数の実現値である」と仮定されます。つまり、「一次単位」は、誤差のように扱われます。
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分析手法は［REML(推奨)］です。モデルに変量効果があるため、この手法が用いられます。REMLモデルの詳細については、『基本的な回帰モデル』の標準最小2乗に関する章を参照してください。
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3.
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［実行］をクリックします。
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図5.75 分割実験の分析結果
「REML法による分散成分推定値」レポートからは、「一次単位」に関連する分散成分が2.476748であることがわかります。これは、分散全体の38.838%です。つまり、一次単位の誤差項は、残差誤差（プロット内の誤差項）よりも小さいことを示しています。