最近、ある同僚から、JMPが次の状況でバランスの取れたブロックデザインを作成できるかどうか尋ねられました。
この研究には1つの治療効果があり、4つのレベル（T1、T2、T3、T4）があります。治療因子は分類的です。
3つのブロッキング要因があります：
- ブロックAには4つのレベル（A1、A2、A3、A4）があります
- ブロックBには2つのレベル（B1、B2）があります
- ブロックCには2つのレベル（C1、C2）があります
16ブロックのそれぞれで使用できる処理は2つだけなので、32の実験ユニットが使用されます。ここでは、ある種のバランスの取れたブロッキングが必要です。
アプローチは、処理因子とブロッキング因子で完全な因子計画を作成し、完全な因子計画のサブセットである32回の実行で最適な設計を検索することです。以下の手順を示します。それを見て、このアプローチについてあなたがどう思うか教えてください。私がよくわからないのは、このアプローチが一般的にどれだけうまくいくかということです。私はこれを過度に複雑にしましたか、またはこれを行うためのより簡単な方法はありますか？
ステップ1：
FF計画を作成します：DOE>クラシック>完全因子計画。要因とレベルの設定は次のとおりです。
[続行]、[テーブルの作成]の順にクリックして、FFデザインテーブルを作成します。
ステップ2：現在のデータテーブルとして完全な階乗DOEテーブルにフォーカスがある状態で、メニューから[DOE]>[カスタムデザイン]を選択します。DOE係数（処理とブロック）を次のように追加します共変量要因。
デフォルトの主効果モデルを使用し、実行回数として32を入力します。次に、[デザインの作成]をクリックします。
結果の設計はここに要約されます：
治療ペアを表にすると、4つまたは6つの治療がそれぞれ2つのブロックで発生し、他の2つの治療の組み合わせがそれぞれ3回発生することがわかります。
