最近、多くの顧客から私はどうやって始めるかを私に尋ねてきました。実験計画それらが構築する製品または従うべきプロセスステップについての技術的な知識を持っているが、以前の統計情報を持っていない場合。彼らは次の実験を徹底的に計画し、そのデータを健全な分析を可能にする方法で収集することを望んでいます。そして、彼らは、この次の実験がより洗練された開発の基礎となり、そして大きなビジネス改善をもたらすことを願っています。
JMP 可能な限り少ない実行回数で信頼できる結論を引き出すことができる実験を誰でもが簡単に設計できるようにします。私のお気に入りの例は、紙ヘリコプターの製作です。これが簡単な作り方 。
JMPを使用して、すぐに実験の枠組みに入れることができます。ダイアログにアクセスするには、メニュー項目「DOE」をクリックして「カスタムデザイン」を選択します。最初の設計領域では、応答、つまり実験結果を限定するために観測する変数を指定します。この場合、最初の行の名前フィールドをダブルクリックして、この場合は（唯一の）対象変数として「Time」と入力します。飛行時間を最大にしたいので、デフォルトをそのまま使用できます。より複雑な状況では、任意の数のターゲット変数と、ターゲットの最大化、最小化、または一致の任意の組み合わせを追加できます。さらに、回答は、それらの相対的な重要性を反映するように重み付けすることができます。
2番目のステップとして、ターゲット変数の最適な結果を見つけるためにさまざまな組み合わせで組み合わせたい要素をすべてリストします。JMPによって設計される実験は、因子レベルのさまざまな組み合わせによって定義されます。因子を追加する前に知っておく必要があるのはそのデータ型だけです。つまり、それは連続変数なのか、それともカテゴリカルなのでしょうか。今度は、すべての要素を1つずつ入力します。紙のカテゴリから始めて、それが普通かボンドか（2つのレベル）。１２から１３までの範囲であり得る連続変数Ｗｉｎｇ Ａｒｅａを加える。図1に示すように、すべての駆動要因が入力されるまで、以下同様です。
ここでも、要素の数は無制限であり、カテゴリ変数と連続変数の任意の組み合わせがJMPで許可されています。
因子が入力されると、Interceptという名前の効果と入力したすべての因子のリストがモデル領域に表示されます。この時点で、私達は私達の目標と私達が持っているかもしれない技術的な情報あるいは仮定について考える必要があります。どの要因が影響を及ぼしているのかについて迅速に判断したいのでしょうか。また、プロセスを改善する際に他の要因を無視することはできますか？もしそうなら、それから私たちはモデルをそのまま受け入れます。
一方、因子と目標変数の関係は線形ではないことを私たちは知っているか、または予想しますか。我々は、相乗的または拮抗的な方法で、因子が互いに相互作用することを知っているか、または期待していますか？もしそうなら、それから我々はモデルに対応する項を追加する必要があります。この例では、翼領域は飛行時間に非線形の影響を与える可能性があります。そのため、モデルと因子リストの両方で翼面積をマークし（図2を参照）、[クロス]ボタンをクリックします。
これでJMPは推奨実行回数を表示し、デザインを作成することができます（図3）。このプロセスにはランダムな開始が含まれるため、まったく同じ設定でデザインを複数回構築しても、必ずしも同じ実験が行われるとは限りません。しかし、すべてのデザインは同じ品質基準を満たしています。
デザインが作成されると、デザイン評価という新しいセクションが表示されます。設計評価内の便利な副見出しは、係数の相対分散です。実際に重要な要素が実験によって重要であると発見された可能性がどれほど高いかを確認するのに役立ちます（つまり、Power）。ここでは0.8より高い値を見たいと思うかもしれませんが、それはすべてSN比に依存します。値が大きいほど、要因の影響を早く検出できます。この情報があり、計算された電力に満足できない場合は、戻って（ウィンドウ下部の[戻る]ボタンを使用して）カスタムラン数を増やし、デザインを生成して電力計算をもう一度見てください。。実行回数と実験の力の間で適切なトレードオフが得られるまで、これらのステップを繰り返すことができます。
次に、Make Tableを選択すると、JMPはすべての要因を保持するデータテーブルと、各実験を実行するレベルと各応答変数の空の列を保持します。変数にはすべて、試験設計から仕様を保存するメタ情報があります。また、実験が完了し、指定されたモデルを使用して実験を評価するためにデータを収集するときに実行できるスクリプトがあります。
この実験計画法では、特定のタスクの実行回数が最も少なくなります。技術的な情報はほとんど必要なく、統計的な専門知識も必要ありません。私が顧客にこれらのステップを説明したとき、彼らは彼らが結論を導きそして決定をする彼らの方法を改善することができると確信しました。それで、今度はJMPにカスタマーデザイナーを適用する番です。どうやって使うの？
