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包含难以更改的协变量的设计
在本例中，您需要构造一种设计，为选手级跑步者开发一款具有耐磨（损耗）特点的跑鞋。实验包括以下因子：
•
鞋底厚度（厚度）
•
减震胶体量（胶体）
•
鞋底材料（外底）
•
鞋底夹层材料（鞋底夹层）
要获得可概况的结论，您需要针对大量选手级跑步者检验这款鞋。为了适应实验预算，每名跑步者都必须检验若干实验组合。
您的公司已收集 100 名愿意参与您的研究的合适跑步者的数据。对这些跑步者测量的相伴变量（协变量）包括平均每天跑步英里数（英里数）、体重（体重）和脚的着地点（着地点）。
按如下方式创建您的设计：
1.
选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Design  Experiment/Runners Covariates.jmp。
2.
选择实验设计 > 定制设计。
3.
双击“响应名称”下的 Y 并键入损耗。
4.
点击“目标”下的最大化，然后将其改为最小化。
5.
点击添加因子并选择协变量。
6.
从列表中选择英里数、体重和着地点，然后点击确定。
这些是与跑步者关联的难以更改的协变量。
7.
针对英里数、体重和着地点这三个因子之一，在“更改”下点击容易，并将其改为困难。
请注意，这三个协变量的“更改”值全部变为“困难”。
要手动添加其余因子，请执行步骤 8 到步骤 16。或者，要从保存的表加载因子，请从“定制设计”旁边的红色小三角菜单中选择加载因子。打开 Design Experiment 文件夹中的 Runners Factors.jmp 样本数据表。若选择加载因子，则可跳过步骤 8 到步骤 16。
8.
在添加因子数旁边键入 2。
9.
点击添加因子 > 连续。
10.
重命名厚度和胶体这两个因子。
11.
将厚度的值改为 5 和 20。
12.
将胶体的值改为 1 和 10。
13.
在添加因子数旁边键入 2。
14.
点击添加因子 > 分类 > 3 水平。
15.
重命名外底和鞋底夹层这两个因子。
保留这些因子的默认值。
“响应”和“因子”分级显示项
16.
点击继续。
17.
选择交互作用 > 二阶。
指定的模型拟合所有双因子交互作用，包括协变量与实验因子的交互作用。
18.
将“整区数”（即跑步者数量）设置为 32（若尚未设置为该数值）。
19.
在“试验次数”下的“用户指定”旁边键入 64（若尚未设置为该数值）。
注意：在步骤 20 中设置“随机种子”，在步骤 21 中设置“开始数”，这将会重现本例中显示的结果。自行构造设计时，这些步骤不是必需的。
20.
（可选）从“定制设计”红色小三角菜单中，选择设置随机种子，键入 12345，然后点击确定。
21.
（可选）从“定制设计”红色小三角菜单中，选择开始数，并将其设置为 1（若尚未设置为该数值）。点击确定。
22.
点击制作设计。
针对难以更改的协变量的设计中的前 40 次试验
在 100 名跑步者中，根据其协变量值选定了其中的 32 名跑步者。与选定跑步者对应的行也在 RunnersCovariates.jmp 样本数据表中选定。确定实验因子厚度、胶体、内底和外底的设置，以使设计对于“模型”分级显示项中描述的模型是最优的。
23.
在 RunnersCovariates.jmp 样本数据表成为当前表时，选择分析 > 分布。
24.
将所有三列都选作 Y，列。
25.
选中仅显示直方图。
26.
点击确定。
100 名跑步者的直方图（已选定的跑步者数据用阴影表示）
这些直方图指示英里数在 14.0 或 14.0 以上的跑步者均被选定。在“体重”分布两个极端的跑步者已被选定。几乎所有着地点为前脚的跑步者都已被选定。请注意，该设计就着地点而言较为平衡。