分析数据
“定制设计”平台通过将“模型”脚本保存至该平台所创建的设计表，为数据分析提供便利（图 3.10）。在执行实验并输入数据后运行该脚本。使用该脚本可打开“拟合模型”窗口，其中包含您在“定制设计”窗口的“模型”分级显示项中指定的效应。
拟合模型
1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Design Experiment/Coffee Data.jmp。
在“表”面板中，请注意“定制设计”所创建的“模型”脚本。
2. 点击“模型”脚本旁边的绿色小三角。
“模型规格”窗口显示您在“模型”分级显示项中指定的效应。
图 3.12 “模型规格”窗口
3. 选中保持对话框打开选项。
4. 点击运行。
分析模型
“效应汇总”和“‘预测值-实际值’图”报表提供有关模型的高级别信息。
图 3.13 完整模型的“效应汇总”和“‘预测值-实际值’图”
请注意以下几点：
• “‘预测值-实际值’图”显示没有证据表明失拟。
• 正如“‘预测值-实际值’图”指明的那样，该模型是显著的。图下方显示的符号 p = 0.0041 给出了总体模型检验的显著性水平。
• “效应汇总”报表显示咖啡豆的量、测量地点和时间在 0.05 水平下显著。
• “效应汇总”报表还显示温度和研磨不显著。
简化模型
由于温度和研磨看起来不活跃，这两个效应对模型贡献随机噪声。去除这些效应后重新拟合模型，以获取与活跃效应有关的模型参数的更精确估计值。
1. 在“模型规格”窗口的“构造模型效应”列表中选择温度和研磨。
2. 点击删除。
3. 确认模型重点设置为效应筛选。
“效应筛选”重点菜单提供了有助于分析实验设计的报表（如“预测刻画器”）。
4. 点击运行。
图 3.14 简化模型的部分输出
请注意以下几点：
• “效应检验”报表显示这三个效应都仍保持显著。
• “统一尺度估计值”报表进一步指明测量地点 [1] 和测量地点 [3] 的均值与浓度的平均响应显著不同。
• 请注意，“参数估计值”报表中出现的“估计值”与“统一尺度估计值”报表中的对等项完全相同。这是因为效应经过了编码。请参见编码。
• 测量地点 [3] 效应的估计值仅显示在“统一尺度估计值”报表中，其中名义型因子经过扩展，可显示其所有水平的估计值。
• “参数估计值”报表给出了模型系数的估计值，其中的模型是以编码效应的形式指定的。
探索模型
“预测刻画器”显示在报表底部。
图 3.15 预测刻画器
回想一下在设计实验时，您设置的响应目标为“匹配目标值”，限值为 1.2 和 1.4。JMP 使用该信息构造意愿函数以反映您的指定。请参见因子。
请注意图 3.15 中的以下事项：
• 图形顶部行中的前两个图显示，在给定其中一个因子设置的情况下，浓度如何随另一个因子发生变化。例如，当咖啡豆的量为 2 时，时间图中对应的线条显示浓度预测值如何随时间变化。
• 图顶部行左侧的值给出了选定因子设置下的浓度（红色）预测值以及浓度均值的置信区间。
• 顶部行最右侧的图显示浓度的意愿函数。意愿函数指示目标为 1.3 最理想。意愿随着您远离该目标而降低。意愿在限值 1.2 和 1.4 处接近 0。
• 底部行中的图显示每个因子在另一个因子设置处的意愿迹线。
• 图底部行左侧的值给出了选定因子设置所对应的响应值的意愿。
通过在时间和咖啡豆的量对应的列中拖动红色的垂直虚线，可以探索各种因子设置。由于模型中没有交互作用，刻画器指示增加咖啡豆的量即增加浓度。此外，浓度看起来对于咖啡豆的量的更改较之时间的更改更为敏感。
由于测量地点是一个分区组因子，它不会显示在“预测刻画器”中。不过，您可能想要了解浓度预测值如何随测量地点变化。在“预测刻画器”中加入“测量地点”：
1. 点击“预测刻画器”红色小三角并选择重置因子网格。
随即显示包含时间、咖啡豆的量和测量地点列的“因子设置”窗口。在测量地点下，请注意与显示对应的框并未选中。这指示测量地点不显示在“预测刻画器”中。
2. 选中测量地点下面与显示相对应行中的框。
3. 取消选中测量地点下面与锁定因子设置相对应行中的框。
图 3.16 “因子设置”窗口
4. 点击确定。
测量地点对应的图显示在“预测刻画器”中。
5. 点击测量地点上方两个图中的任一个，插入一条红色垂直虚线。
6. 将红色垂直虚线移至测量地点 1。
图 3.17 显示测量地点 1 的结果的预测刻画器
7. 将红色垂直虚线移至测量地点 3。
图 3.18 显示测量地点 3 的结果的预测刻画器
对于测量地点 1，位于设计区域中间的浓度预测值为 1.44。对于测量地点 3，浓度预测值约为 1.18。差异的量值指示您需要处理测量地点变异性。更好地控制测量地点变异应能使浓度更加一致。一旦使各个测量地点保持一致，您就可以确定时间和咖啡豆的量的共同最优设置。
构造咖啡实验设计所使用的过程遵从实验设计工作流程中的步骤。下一节详细描述实验设计工作流程。