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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2.
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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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3.
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[因子の追加]>[連続変数]を選択します。
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4.
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[因子の追加]>[ブロック]>[ブロックあたり4実験]を選択します。
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5.
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[続行]をクリックします。
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デフォルトの実験回数は12です。これにより、「因子」アウトラインのブロック因子X3の水準が3つになります。X3のブロックあたりの実験数を4としたため、実験数の合計が12回なら、ブロック数は3になります。
6.
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[RSM]をクリックします。
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7.
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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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X1とX2の2次までの項がモデルに追加されます。[RSM]ボタンをクリックしたので、推奨される最適化法がD-最適化基準からI-最適化基準に変わります。これは、後で「計画の診断統計量」アウトラインで確認できます。
図5.36 「モデル」アウトラインで応答曲面効果を指定
8.
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9.
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10.
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[計画の作成]をクリックします。
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11.
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「計画の評価」>「計画の診断統計量」アウトラインを開きます。
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図5.37 「計画の診断統計量」アウトライン
12.
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[テーブルの作成]をクリックします。
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図5.38 ブロック因子を含む計画テーブル
デフォルトの「実験の順序」は[ブロック内でランダム化]だったので、ブロック因子(X3)によって並べ替えられています。
13.
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計画のデータテーブルの左上にあるテーブルパネルで、「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5.39 「モデルのあてはめ」ウィンドウ
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ブロック因子(X3)は主効果としてモデルに含まれています。
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X3に関する交互作用はモデルに含まれていません。
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