決定的スクリーニング計画
6個の因子の中から、抽出工程の収率に影響を与える因子を特定する必要があるとします。
計画の作成
因子とその設定は、「Extraction Factors.jmp」サンプルデータにまとめられています。決定的スクリーニング計画を作成して、調べてみましょう。
1. ［実験計画(DOE)］>［決定的スクリーニング］>［決定的スクリーニング計画］を選択します。
2. 「応答名」の欄の「Y」をダブルクリックし、「収率」と入力します。
3. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Design Experiment」フォルダの「Extraction Factors.jmp」を開きます。
4. 「決定的スクリーニング計画」の赤い三角ボタンをクリックし、［因子のロード］を選択します。
「因子」アウトラインに、因子名と範囲が入力されます。
図7.2 抽出計画の応答と因子
5. ［続行］をクリックします。
「計画のオプション」アウトラインが開きます。ここで、ブロック構造を指定できます。この例では、ブロック因子が不要なので、デフォルトの［ブロック因子なし］をそのまま使います。
実験を追加するオプションを選択して、2次効果の検出力を大幅に向上させることもできます。「追加の実験回数」には、最低でも4回を指定することを強くお勧めします（デフォルトで4回に設定されています）。
6. ［計画の作成］をクリックします。
「決定的スクリーニング計画」ウィンドウが更新されて、「計画」アウトラインと「計画の評価」アウトラインが表示されます。
図7.3 「計画」アウトライン
7. 「計画の評価」>「相関のカラーマップ」アウトラインを開きます。
この「相関のカラーマップ」では、すべての主効果や2 因子間交互作用における相関の絶対値が、色の濃さで表されています。
図7.4 抽出計画の相関のカラーマップ
次の点に注意してください。
– 白色ののセルは、主効果間の相関、および、主効果と2因子間交互作用との相関がゼロであることを表しています。
– 薄い灰色のセルは、2因子間交互作用の間の相関が小さいことを表しています。
– 黒色のセルは、相関の絶対値が1であることを表しています。これらはすべて対角線上（効果のそれ自身との相関）にあります。
「出力オプション」パネルで、「実験の順序」に［ランダム化］が選択されています。
8. ［テーブルの作成］をクリックすると、図7.5のような計画のデータテーブルが表示されます。
注: 実際に作成されるデータテーブルにおける実験の順序は、図7.5と異なったものになります。
図7.5 抽出工程の決定的スクリーニング計画
