本節の例では、抽出工程の歩留りに対する効果を調べた、6因子の決定的スクリーニング計画を用います。ここで用いるデータは、「Design Experiment」フォルダの「Extraction Data.jmp」データテーブルに保存されています。決定的スクリーニング計画なので、各因子は3水準になっています。決定的スクリーニングについては、「決定的スクリーニング計画」章（223ページ）を参照してください。
実験では6因子が使われますが、「効果の希薄性」が成り立っているとすると、そのうちごく一部のみしか効果がないと考えられます。その場合、より少ない因子のモデルで検出力を調べたほうが良いでしょう。ここでは、過去の調査から、「プロパノール」、「ブタノール」、「pH」の3因子が、無視できるほど小さい主効果しかないこと、他の因子との交互作用がないこと、2乗効果を持たないことを示唆する強い証拠を得ているとします。そして、「メタノール」、「エタノール」、「時間」のみの主効果、交互作用、2乗効果をモデルに含めるのが適切と考えます。3因子だけの応答曲面モデルに基づいて検出力を求めることにしましょう。
|
1.
|
|
2.
|
［実験計画(DOE)］>［計画の診断］>［計画の評価］を選択します。
|
|
3.
|
|
4.
|
［OK］をクリックします。
|
|
5.
|
「モデル」アウトラインで［RSM］をクリックします。
|
|
7.
|
|
8.
|
［係数の予想値に基づき変更］をクリックします。
|
図15.9 係数に変更を加えた後の「検出力分析」アウトライン
