Yukio Takahashi，BioStat Research Institute, Inc. 總裁
在大多數關於實驗設計的教科書中，並沒有對可以與JMP的「模型擬合」功能一起使用的各種分析模型進行描述。其中一個關鍵字是隨機效應。為了分析嵌套實驗數據以估計變異數成分，需要在“配置模型效應”中將想要變為隨機效應的下級因子的屬性更改為“嵌套因子”，然後從“屬性”結構中選擇“隨機效應”來更改屬性。
更麻煩的是分析方法的選擇：「EMS（常規）」還是「REML（建議）」。在傳統的分支實驗中，變異數分析表中的自由度隨著分支的延伸而擴大，導致實驗效率低。為了防止下部分支自由度的擴大，設計了交錯分支實驗，並收錄在「JIS Z8402-3 測定方法和測定結果的精確度（正確度和精密度）第3部分：標準測定方法的中間精密度」中，但理解起來比較困難。
在這裡，我們使用基於人體血壓測量的人工數據來比較標準分支實驗與交錯分支實驗，並仔細解釋分析方法以及如何使用 EMS 和 REML 解釋結果。
