The JMP Paper Helicopter Experimentを通じて試験（Test）と実験（Experiment）に対する差別点を調べ、最適条件を探し出す方法などを見てみよう。
ガイド上には紙（Magazine or Copy）の要因もあるが、本実験では２つの要因（factor）と２つのレベル（value）で実験を進めた。 2つの要因はヘリコプターの翼の長さおよび幅にレベルはそれぞれ長く/短い、そして広い/狭いである。
ただし、今後の実験計画を設計する上で、もしあるかもしれない曲率効果(quadratic effect)を考慮するために離散型(長/短)ではなく連続型(4.7/7.6cm)にレベルを設定した。 2人の実験者がそれぞれ2回の実験を繰り返し、合計16回の実験を行った。 2メートルの高さから落ちるヘリコプターの飛行時間をスマートフォンのストップウォッチ機能を利用して測定した。
<表 1> JMP Data Table
まず、二人の実験者による飛行時間に差があることを確認することができる。 これは、2人の実験者がそれぞれ紙ヘリコプターを作ったために現れる違いと解釈されます。
私たちは、実験計画を設計しなくても、どの条件が飛行時間を最も長くするのかを知ることができます。 これは、すぐに歴史的なデータを通じて最適な条件を見つけることができることを意味します。 ＜表１＞で、我々はＨ２というヘリコプター（翼の長さが長く、幅が広い）が最も飛行時間が長いことを確認することができる。
ここで以下のことを考えるとどうなりますか？
1. 必ず実験を16回すべきか？ 16回より少なく実験をして、所望の結論を得ることはできないか？
2. 2因子交互作用(Interaction)以外の2次項効果(quadratic effect)は見られないだろうか？
これらの要件があれば、JMPのDoEプラットフォームでCustom Designを介して実装できます。
私たちの目的は飛行時間を長く（最大化）することであり、飛行時間に影響を与える翼の長さと幅が意味のある影響を及ぼすのか、そしてその影響度がどの程度か、二つの因子が互いに交互作用このことがあるのか、あるいは二つの因子が曲率効果も持っているのかについて、本実験計画を通じて究明してみよう。
上記のように12回の実験をデザインし、再び実験を行いました。
1. 有意水準10％で翼長の曲率効果は統計的に有意ではない
2.有意水準10％で翼長の曲率効果と翼長と幅の交互作用は統計的に有意である
3. 飛行時間を最大にする条件は、先のテストでの結果と同様に、最も長くて広い翼である。
追加の考慮事項
1. ヘリコプター翼の長さと幅の交互作用と翼幅の曲率効果があるという追加の分析が必要
2. 翼の長さと幅が与えられた条件で最も大きい値であるときに飛行時間が長くなることが確認できたが、それならば翼の長さと幅が無限大に大きくなることが意味あるだろうか？ その変曲点となる長さと幅はどのレベルだろうか？ これに関する追加分析も必要です
