在部分析因设计中修改生成规则的示例
使用“筛选设计”平台设计针对五个因子的实验。这些因子包括：
• 进料速度 - 向反应室添加原材料的数量，以每分钟升数为单位
• 催化剂（作为百分比）
• 搅拌速度 - 反应室中推进器的每分钟转数
• 温度（摄氏度）
• 反应物的浓度
生产上的约束将实验大小限制为不超过 12 次试验。您决定考虑包含 8 次试验的部分析因设计和包含 12 次试验的 Plackett-Burman 设计。此外，您怀疑以下表述是正确的：
• 温度*浓度交互作用是活跃的，因此您需要一个不用主效应作为该交互作用的别名的设计。
• 催化剂*温度* 交互作用不太可能活跃。
• 搅拌速度*浓度交互作用不太可能活跃。
在构造设计时用到该信息。
创建标准部分析因设计
要创建标准部分析因设计，请执行以下步骤：
• 指定响应
• 选择设计
指定响应
1. 选择实验设计 > 经典 > 两水平筛选 > 筛选设计。
2. 双击“响应名称”下的 Y 并键入反应百分比。
请注意，默认“目标”为最大化。目标是最大化响应，但是最小可接受的反应百分比为 90（下限），上限为 100（上限）。
3. 在“下限”下点击并键入 90。
4. 在“上限”下点击并键入 100。
5. 将“重要性”下面的区域留空。
由于只有一个响应，默认为该响应的“重要性”指定 1。
要了解完成的“响应”部分，请参见图 10.15。现在指定因子。
指定因子
您可以手动输入因子，也可以自动输入：
• 要自动输入因子，请使用 Reactor Factors.jmp 数据表：
1. 选择帮助 > 样本数据文件夹，然后打开 Design Experiment/Reactor Factors.jmp。
2. 点击“筛选设计”红色小三角并选择加载因子。前进到选择设计。
• 要手动输入因子，请执行以下步骤。
手动指定因子
1. 通过在添加因子数框中输入 5 并点击连续，添加五个连续因子。
2. 将默认因子名称 (X1-X5) 分别改为进料速度、催化剂、搅拌速度、温度和浓度。
3. 输入每个因子的低值和高值：
‒ 进料速度：10，15
‒ 催化剂：1，2
‒ 搅拌速度：100，120
‒ 温度：140，180
‒ 浓度：3，6
图 10.15 响应和因子
选择设计
1. 点击继续。
2. 从“选择筛选类型”面板中，接受默认选择从部分析因设计列表中选择，然后点击继续。
您所指定的因子和水平的设计被列在“设计列表”中（图 10.16）。
图 10.16 五个连续因子的部分析因设计
3. 您所要的设计是列表中第一个且碰巧默认已选定（图 10.16）。接受该选择并点击继续。
因为您被限制为八次试验且没有分区组因子，最好的设计选项是包含 8 次试验的部分析因设计且没有区组。该设计为 25-2 部分析因设计。它是五个因子的完全析因设计的四分之一。
更改生成规则以获取不同部分
在本例中，您想知道温度*浓度交互作用是否与主效应混杂。使用“显示和修改设计”部分查看您选择的设计的别名结构，可根据需要对其进行更改。
1. 打开“效应别名”部分。
图 10.17 效应别名
温度*浓度交互作用（您怀疑是活跃的）与进料速度主效应混杂。您想更改生成规则来构造这样的设计：进料速度与您怀疑不活跃的效应具有别名关系，并且温度*浓度交互作用与主效应不具有别名关系。
2. 打开“更改生成规则”部分。
默认生成规则为您提供完全析因设计的标准（或主）四分之一部分。回想一下，您怀疑催化剂*温度和搅拌速度*浓度交互作用不太可能活跃。重新定义生成规则以便这两个交互作用与进料速度混杂。重新定义的生成规则为您提供完全析因设计的另一四分之一部分。
3. 请执行以下操作：
‒ 在温度列中取消选择搅拌速度。
‒ 在浓度列中取消选择催化剂。
‒ 在浓度列中取消选择进料速度。
图 10.18 新生成规则
4. 点击应用。
图 10.19 已修改的生成规则的“效应别名”部分
在您定义的设计中，进料速度与催化剂*温度和搅拌速度*浓度混杂。而且，温度*浓度交互作用现在与双因子交互作用催化剂*搅拌速度混杂。
5. 在“输出选项”部分中，接受随机的默认“试验顺序”设置并点击制表。
图 10.20 包含八次试验的部分析因设计表
该设计表显示您构造的设计。请注意，该表包含您在“筛选”窗口中定义的响应反应百分比的列，您可以在此记录实验结果。
还包含筛选、模型和实验设计对话框脚本。有关这些脚本的详细信息，请参见制表。
分析结果
接着您构造实验、记录数据并分析结果。
1. 选择帮助 > 样本数据文件夹，然后打开 Design Experiment/Reactor 8 Runs.jmp。
您可以使用八次试验估计七个效应。在这些效应中，您期望只有几个效应是活跃的。因为您想估计七个效应，因此没有误差的自由度。因为这些原因，您使用“筛选”平台来分析结果。
2. 运行数据表中的筛选脚本。
筛选脚本为您的响应和因子启动“筛选”平台（实验设计 > 经典 > 两水平筛选 > 拟合两水平筛选）。
图 10.21 筛选报表示例
注意：由于 p 值是使用基于模拟的技术获取的，您的 p 值可能不会与此处所示的 p 值精确匹配。
报表显示基于 Lenth t 比的个体和联合 p 值。即使从个体 p 值来看，也没有效应是显著的。半正态图显示这些效应只反映了随机噪声。
有关“筛选”报表的详细信息，请参见““拟合两水平筛选”报表”。