主効果のみを推定する計画

「因子」アウトラインで、「N個の因子を追加」の横のボックスに「6」と入力します。

［続行］をクリックします。

メモ: 乱数シード値（第 5 步）と開始点の数（第 6 步）を設定すると、以下の数値例と同じ結果が得られます。同じ結果でなくても良い場合は、これらの手順は不要です。

（オプション）「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、「1839634787」と入力して［OK］をクリックします。

（オプション）「カスタム計画」の赤い三角ボタンのメニューから［開始点の数］を選択し、「1」と入力して［OK］をクリックします。

［計画の作成］をクリックします。

メモ: 相関のカラーマップは、JMPのデフォルトの色を使用しています。

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図5.5 交絡行列

交絡行列（alias matrix）は、効果があるかもしれない2因子間交互作用が、主効果の推定値にどれほど影響を及ぼすかを示します。交絡行列の各列は、各交互作用に対応しています。たとえば、行「X1」では、「X2*X3」の列の値が「0.333」、「X2*X4」の列の値が「-0.33」になっています。これは、X1の主効果の推定値が受けるバイアス（偏り）が「（X2*X3に対する係数の0.333倍）+（X2*X4に対する係数の-0.33倍）+ …（以下、同じように）…」であることを意味しています。この結果から、作成された実験計画においてX1の主効果の推定値が解釈できるようになるには、X1の効果に比べて交互作用が無視できるほど小さいと仮定できなければならないことが分かります。