DoE分析：重要な相互作用に関係している場合に重要でない主な要因を削除するJmpユーザーの皆さん、
DoEデータ分析の重要な相互作用に関係している場合、重要でない主な要因を削除することは可能ですか？
ありがとう！
私
DOERe：DoE分析：重要な相互作用に関係している場合に重要でない主な要因を削除するこんにちは、
はい、可能です。 Fit Modelを使用してDOEを分析する場合、高次の効果に含まれる低次の効果は、曲折アクセント記号で示されます（下の画像を参照）。削除しようとすると、「含まれていないエフェクトのみを削除する」オプションを含む警告メッセージが表示されますが、これを無視するオプションがあります。
Re：DoE分析：重要な相互作用に関係している場合に重要でない主な要因を削除するこんにちは、
ご回答有難うございます。 統計的な観点からもお聞きしたいのですが、モデルに影響はありますか？
Re：DoE分析：重要な相互作用に関係している場合に重要でない主な要因を削除するこんにちは、
その原理は「効果遺伝」と呼ばれています。「実験計画法の原則とガイドライン」（実験計画法）に簡単に触れられています。 https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml ）。基本的に、主効果が高次の項よりも重要でない場合は、おそらく重要でもありません。
Re：DoE分析：重要な相互作用に関係している場合に重要でない主な要因を削除する実際の原則はEffectHIERARCHYです。 つまり、高次の項が重要である場合、低次の項をモデルに含める必要があります。 （遺伝の原則は、高次の用語がアクティブであるためには、低次の用語（親）の少なくとも1つがアクティブである必要があります）。
明確にするために、あなたが本当にする必要があるのは相互作用を理解することです。 交互作用は、ある因子の効果が別の因子に依存する場合であるため、この効果を理解する必要があります。 2レベルの設計の場合、2次効果には4つの可能な因子の組み合わせがあります：-1、-1、-1,1、1、-1、1、1。 有意な交互作用は、因子が同じレベルにある場合と反対のレベルにある場合の効果に違いがあることを意味します。
