この例では、本格的なランナー向けに、履き心地（「ウェア」）の良いランニングシューズを開発するための計画を作成します。実験の因子は次のとおりです。
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ソールの厚さ（「厚さ」）
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ゲルクッションの量（「ゲル」）
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アウトソールの材料（「アウトソール」）
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ミッドソールの材料（「ミッドソール」）
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あなたの会社は、調査に協力してくれた100人のランナーのデータを集めました。測定した補助変数（共変量）は、1日の平均走行距離（「距離(マイル)」）、体重（「体重」）、足が地面に着く点（「着地点」）です。
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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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［因子の追加］をクリックし、［共変量］を選択します。
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残りの因子を手動で追加するには、第 8 步～第 16 步の手順に従います。または、保存されたテーブルから因子をロードする場合は、「カスタム計画」の横の赤い三角ボタンのメニューから［因子のロード］を選択します。そして、「Design Experiment」フォルダにある「Runners Factors.jmp」サンプルデータを開きます。［因子のロード］を選択する場合は、第 8 步～第 16 步の手順を省略してください。
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8.
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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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［因子の追加］>［連続変数］を選択します。
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10.
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「厚さ」の［値」を「5」と「20」に変更します。
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12.
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「ゲル」の［値」を「1」と「10」に変更します。
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13.
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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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14.
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［因子の追加］>［カテゴリカル］>［3水準］を選択します。
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15.
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因子の「値」はデフォルトのままにします。
図5.65 「応答」および「因子」アウトライン
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16.
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［続行］をクリックします。
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17.
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［交互作用］>［2次］を選択します。
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20.
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22.
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［計画の作成］をクリックします。
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図5.66 変更が困難な共変量の最初の40回の実験
100人のランナーから、共変量の値に基づいて32人が選ばれます。選択したランナーに対応する行が、「RunnersCovariates.jmp」サンプルデータ内で選択されます。実験の因子「厚さ」、「ゲル」、「インソール」、「アウトソール」の設定は、「モデル」アウトラインで指定されたモデルに合わせて決定されます。
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23.
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「Runners Covariates.jmp」サンプルデータをアクティブにして、［分析］>［一変量の分布］を選択します。
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3つの列すべてを選択し、［Y, 列］に指定します。
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［ヒストグラムのみ］にチェックを入れます。
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26.
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［OK］をクリックします。
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