このガイドでは、「2水準スクリーニングの適合」プラットフォームを用いてスクリーニング実験（例：一部実施要因）を分析する手順を説明します。 「モデルの適合」プラットフォームも使用できますが、「 2水準スクリーニングの適合」プラットフォームは、完全に飽和した実験において重要な効果を特定するために設計されたグラフと分析結果を生成します。この例は、 「カスタムデザイン」プラットフォームから生成された、20回実行の2^5スクリーニング実験です。このデザインでは、すべての主効果と2因子交互作用を推定できます。
モデルを指定して分析する
JMPで設計されたほとんどの実験では、スクリーニングスクリプトとモデルスクリプトがデータテーブルに保存されます。スクリーニングスクリプトはスクリーニング分析プラットフォームを起動し、飽和モデルを自動的に当てはめます。
- DOE > Classical > Two Level Screeningの下にあるFit Two Level Screening プラットフォームを起動するか、データ テーブルに保存されている場合は、スクリプトを実行するにはボタンの横にある緑色の三角形をクリックします。
- JMPは飽和モデル（ここでは19項＋切片）を当てはめます。対比表と半正規分布図では、Lenth擬似標準誤差（PSE）を用いて活性因子が特定されます。
注記：スクリーニング実験では、ほとんどの効果は非活性であり、その推定値は本質的にランダムノイズであると仮定します。半正規分布図の直線は、 長さPSE （残差標準誤差の推定値）に等しい傾きで描かれています。ほとんどの効果は非活性であり、この直線に近い値となります。この直線から大きく逸脱する効果は、活性と分類されます。
- 下部にある「モデル実行」を選択すると、有効な効果のみを含む適合モデルプラットフォームが起動します。注：有意な交互作用に含まれる因子については、その主効果のp値に関わらず、主効果を含める必要があります。コマンドキーを押しながら表内でこれらの項を選択して追加してください。結果には、効果サマリー、適合度の欠如（反復点の場合）、適合度サマリー、分散分析表などが含まれます。
残差または正規分布プロット、プロファイラー、相互作用プロットなどのその他のオプションは、上部の赤い三角形の下にあります。
ヒント:
- 個人 and 同時p値 in the 2段階スクリーニングに適合 platform are based on Monte Carlo simulation (and will vary).
- 分析を実行する別の方法として、 「分析」 > 「モデルの適合」でモデルを指定するか、モデルスクリプトを実行する方法があります。「DOE一部実施要因分析」ガイドをご覧ください。
Reactor 20 Custom.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment)Reactor 20 Custom.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ > 設計実験)
詳細については、 JMP ヘルプの実験計画ガイドを参照してください。
