抽出因子とその設定は、「Extraction Factors.jmp」サンプルデータにまとめられています。ブロック因子を含む決定的スクリーニング計画は、次のように作成します。
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赤い三角ボタンをクリックし、メニューから［因子のロード］を選択します。
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「Design Experiment」フォルダにある「Extraction Factors.jmp」サンプルデータを開きます。
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［続行］をクリックします。
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「ブロック因子の数」は「2」のままにします。
ここで作成している計画は、後の例で用いる「Extraction2 Data.jmp」サンプルデータのものです。このサンプルデータは「追加の実験回数」をゼロにして作成しています。通常は、元の決定的スクリーニング計画に実験を4回だけ追加したものを用いることを強く推奨しますが、この例では実験を追加していないものを用います。
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「追加の実験回数」で「0」を選択します。
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［計画の作成］をクリックします。
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「因子」アウトラインと「計画」アウトラインに「ブロック」が追加されていることを確認してください。
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［テーブルの作成］をクリックします。
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ここまでの操作により、実験を実施し、計画のデータテーブル（ブロック因子を含めた決定的スクリーニング計画）の「収率」列にデータを記録する準備ができました。「Extraction2 Data.jmp」サンプルデータに、この実験の結果が含まれています。なお、「Extraction2 Data.jmp」サンプルデータの実験の順序は、ブロック因子を含めた決定的スクリーニング計画とは異なります。
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計画のデータテーブルの「テーブル」パネルで、「決定的スクリーニングのあてはめ」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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「組み合わせたモデルのパラメータ推定値」レポートの下にある［モデルの実行］ボタンをクリックします。
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図7.10 「最小2乗法によるあてはめ」レポート
「予測値と実測値のプロット」には、あてはまりの悪さを示す証拠が見当たりません。「効果の要約」レポートからは、「メタノール*メタノール」が有意でないこともわかります。この効果はモデルから取り除くことにします。
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図7.11 最終的な重要効果の組み合わせ
