本指南提供了使用 Fit Model 平台分析部分因子实验（即并非在完全因子设计中运行所有可能的处理组合的实验）的说明。
指定模型并进行分析
- 在JMP®中设计的实验会将模型脚本保存到数据表中。模型规范窗口将显示此模型。要手动生成模型：
- 选择“分析”>“拟合模型” 。
- 单击“选择列”下的响应，然后单击“Y” 。
- 选择感兴趣的因素，然后单击“添加” （在“构建模型效应”下）。
- 要添加特定的交互项，请在“选择”列下选择变量，然后单击“交叉” 。单击“运行”以拟合指定的模型。在本实验中，除两个双向交互项外，其余所有双向交互项均与主效应混淆。
进料速率*催化剂用量=搅拌速率*温度
- 进料速率*搅拌速率 = 催化剂*温度，
查看因素混淆程度的一种方法是检查“评估设计”报告中的相关性颜色图。在这里，您可以看到双向交互作用和主效应之间的关联，以及混淆因素。
在上述两种双向互动之间。
- 点击“运行”以适应您指定的模型
注意：如果您的设计是饱和的（没有误差自由度），就像这里的情况一样，则“效应汇总”、“参数估计”和“效应检验”表格将不会显示检验统计量和 p 值。从顶部红色三角形中选择“估计”> “排序估计” ，即可查看基于长度伪标准误差（PSE，残差标准误差的估计值）的 p 值。
- 根据需要简化模型（移除项）。这里我们移除了伪p值最高的双因素交互作用项（进料速率*催化剂 = 搅拌速率*温度）。移除后，现在只有一个自由度可以用来估计实验误差。检验统计量和p值将显示在效应汇总表中。需要注意的是，所有主效应都与双因素交互作用项混淆，并且进料速率*搅拌速率交互作用项与催化剂*温度交互作用项混淆。因此，我们无法确定究竟是主效应本身，还是它们各自混淆的双因素交互作用项对响应值有显著影响。同样，我们也无法确定是这两个双因素交互作用项中的哪一个对响应值产生了影响。
Reactor 8 Runs.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment). This is a unreplciated 8 run 25-2 Resolution III.Reactor 8 Runs.jmp（帮助 > 示例数据文件夹 > 设计实验）。这是一个未重复的 8 次运行的 25-2 分辨率 III 实验。
请访问JMP 帮助中的“实验设计指南”了解更多信息。
