1. このウィッシュリストのリクエストのきっかけは何ですか?
このリクエストのきっかけは、実験設計における非常に一般的で基本的な質問から来ており、現在 JMP では前向きに回答することが困難です。「2 つの連続変数間の意味のある相関関係を検出するには、いくつのサンプルを収集する必要がありますか？」
現在、連続因子（例：温度）と連続応答（例：強度）の関係を検定する単純な実験を設計する場合、JMPの強力なDOEプラットフォームは、カテゴリカル因子またはより複雑な多因子モデルに最適化されています。この質問に答えるための既存のツールは、直感的ではないか、または遡及的な分析向けに設計されています。
このため、ユーザーはG*パワーなどの外部ソフトウェアに頼ったり、サンプルサイズを単純に推測したりすることになり、実験は検出力不足（真の効果を検出できない）または検出力過剰（時間とリソースの無駄）になることがよくあります。G*Powerでは、以下の設定がその一例です。
- 検定ファミリー: F検定
- 統計的検定：線形重回帰：固定モデル、R^2ゼロからの偏差
- 検出力分析の種類:事前: アルファ、検出力、効果サイズに基づいて必要なサンプルサイズを計算する
使用例:私は、<SPAN class="selected">触媒濃度</SPAN>影響<SPAN class="selected">製品収量</SPAN>実験を実行する前に、収集するサンプル数を把握しておく必要があります。真の相関が変動の少なくとも15%を占める場合（R²が0.15）、関係性を検出できるという確信度（検出力）を90%にしたいのです。また、過去のデータからプロセスノイズ（RMSE）の推定値も得ています。現時点では、この単純なシナリオに必要なサンプルサイズを決定するのに役立つ、分かりやすくインタラクティブなプラットフォームがJMPには存在しません。
2. どのような改善を望みますか?
私は、インタラクティブなサンプルサイズプロファイラー単一の連続因子と単一の連続応答を持つ実験を設計するためのものです。これは、<SPAN class="selected">DOE > サンプルサイズと検出力</SPAN>プラットフォーム。
プロファイラーは視覚的に直感的で、JMP の他のプロファイラーと同様に機能します。
主な機能:
提案された機能のモックアップ:
このインターフェースにより、ユーザーはトレードオフを即座に把握できます。例えば、R²が小さくなったり、プロセスノイズが大きくなると、必要なサンプルサイズが劇的に増加することを、実験にリソースを投入する前に確認できます。
3. このアイデアはなぜ重要ですか?
このアイデアを実装すると、次のような大きな価値がもたらされます。
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重大なギャップを埋める:これは、JMPの将来的なツールでは十分に対応できていない、最も一般的な実験設計上の課題の1つに対処します。これにより、ユーザーがJMPエコシステムを離れて外部ツールを利用する必要がなくなります。
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良好な統計慣行の促進：検出力とサンプルサイズの決定が分かりやすく直感的になり、ユーザーが実験を適切に計画するのに役立ちます。これにより、より優れた効率的な科学技術が実現し、検出力不足または過剰の研究を回避することで、費用とリソースを節約できます。
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JMPの「思考ツール」の価値を高める：JMPは、統計的発見のためのインタラクティブなツールとして優れています。このプロファイラーはその理念に完璧に合致しており、ユーザーは静的な計算機に数値を入力するだけでなく、実験計画における「もし～だったら」のシナリオを視覚的に検討することができます。
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使いやすさ:それは科学者やエンジニアが使用する言語で問題を捉えるものである（<SPAN class="selected">R²</SPAN>, <SPAN class="selected">RMSE</SPAN>）により、堅牢な実験設計への参入障壁が下がります。基本的なプロセス特性評価やバリデーションを行う人にとって、必須のツールです。
