テニスボールの反発係数に関する実験が行われ、3つの因子（シリカ、硫黄、シラン）の効果が調べられました。実験の目的は、「反発係数」を予測するモデルを作成することです。「応答曲面計画」プラットフォームを使い、実験回数15のBox-Behnken計画を選択しました。研究者は、実験終了後、「シリカ」 =0.7と「シラン」 =50を用いた2つの実験において、これらが正しく処理されていなかったことに気が付きました。これらの実験をデータの分析に含めることはできません。
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［実験計画(DOE)］>［計画の診断］>［計画の評価］を選択します。
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［OK］をクリックします。
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「Bounce Data.jmp」で、行3と行7を選択し、強調表示部分を右クリックして［非表示かつ除外］を選択します。
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［実験計画(DOE)］>［計画の診断］>［計画の評価］を選択します。
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［前回の設定］をクリックします。
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［OK］をクリックします。
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「RMSEの予想値」に「2」と入力します。
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「計画の評価」の赤い三角ボタンのメニューから、［詳細オプション］>［検出力計算のデルタを設定］を選択します。
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［OK］をクリックします。
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意図した計画（左）と実際の計画（右）の「検出力分析」アウトラインは、両ウィンドウの「検出力分析」アウトラインです。「計画と予測応答」アウトラインは閉じています。
実際の計画における検出力は、意図した計画のものより一様に小さくなっています。「シリカ」と「硫黄」の主効果に関しては、意図した計画における検出力は、実際の計画のおよそ2倍です。ちなみに、「シリカ」と「硫黄」の交互作用を見ると、検定の検出力は、実際の計画で0.231、意図した計画では0.672になっています。このように、実際の計画は意図した計画に比べて検出力が大幅に低下しています。
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実際の計画のウィンドウで、縦軸の上にカーソルを置きます。カーソルが手のひらツールに変わったら、右クリックします。［編集］>［軸の設定をコピー］を選択します。
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意図した計画の「計画の評価」ウィンドウの「予測分散プロファイル」アウトラインに移ります。カーソルが手のひらツールに変わったら、右クリックします。［編集］>［軸の設定を貼り付け］を選択します。
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両方のウィンドウで、「予測分散プロファイル」の赤い三角ボタンをクリックし、［予測分散の最大化］を選択してください。
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どちらの計画も、「シリカ」 =0.7、「硫黄」 =1.8、「シラン」 =40の計画点で予測分散が最大になっています。意図した計画では、予測分散の最大値は1.396でした。しかし実験の少ない実際の計画では、予測分散の最大値は3.021にもなります。予測分散が最大になる点は、他にもあることに注意してください。実際の計画の方が最大予測分散が大きいのは、計画領域の一部における予測の精度が、意図した通りに計画を実施した場合より低いことを意味します。
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意図した計画のウィンドウで、プロット内を右クリックし、［編集］>［フレーム内容のコピー］を選択します。
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プロット内を右クリックし、［編集］>［フレーム内容の貼り付け］を選択します。
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計画領域率プロットでは、プロットに注釈を付与しています。計画領域率プロットは、計画領域全体のうちで、相対的な予測分散が特定の値を下回る領域の割合を示しています。
図15.5 計画領域率プロット
「信頼区間幅の増加率」は、現在の計画から計算される信頼区間の幅を、実験回数が同じ理想的な計画から計算される信頼区間の幅と比較します。信頼区間の幅は、実験回数に左右されます（その結果、「信頼区間幅の増加率」も実験回数に左右されます）。第 “信頼区間幅の増加率”を参照してください。今回の例における実際の計画では、意図した計画の値よりも、実験回数が減っているにも関わらず、「シラン」、「シリカ*シラン」、「硫黄*シラン」での増加率が小さくなっています。これは、実際の計画において除外された2つの実験が、「シラン」の中心点で行われているためです。それら2つの実験を除外することで、パラメータの信頼区間幅が中心点のない理想的な直交計画のものに近づき、増加率が小さくなっているのです。
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「相関のカラーマップ」アウトラインを開きます。
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相関係数の絶対値は、0（青）から1（赤）の値を取ります。セルの上にポインタを置くと、相関係数の絶対値を確認できます。相関係数の絶対値は、実際の計画におけるカラーマップを見ると、意図した計画のそれより大きくなっています。たとえば、「硫黄」と「シリカ*硫黄」間の相関は、意図した計画では0.0001より小さいですが、実際の計画では0.5774になっています。
計画の効率は、実験回数とモデル行列の両方によって決まります。ある計画のD効率、G効率、A効率は、同じ実験回数での理想的な計画と比較して求められます。実験回数が多い計画のほうが、少ない計画に比べて常にこれらの効率が良いわけではありません。ただし、因子数が同じ場合には、実験回数が多いほうが平均予測分散は小さくなる傾向にあります。効率の定義については、第 “計画の診断統計量”を参照してください。