実験を完全に無作為化することは、不可能であるか、法外なほど高価です。それが、スプリットプロットデザインが有益になる可能性がある場所です。分割プロット設計では、連続したいくつかの分析に対して特定の要素を修正できます。ランの各ブロック（またはプロット全体）内では、変更が難しい要素は固定されたままですが、その他の要素はランごとにランダムに変化します。これにより、デザインを実行するためのロジスティクスが簡単になります。
JMP R&DデザイナーのBradley JonesがJMP Custom Designerがスプリットプロットデザインをエレガントかつ効率的に処理する方法を実演する機会がある場合は、彼が最近共同執筆した論文を読んでください。
2007年5月号の王立統計学会誌：シリーズC（応用統計）、Brad、 Peter Goos教授アントワープのUniversiteitから、最適なスプリットプロットデザインを生成するための新しい方法が紹介されています。論文では、彼らは、11の要因を含む100回実行のポリプロピレン実験でこの柔軟性の有用性を実証します。実験では、彼らは他のアプローチを使用して作成されたデザインよりも実質的に効率的なデザインを見つけました。
私達はまたありますより多くのリソース実験計画法（DOEまたはDOX）について
JMPをお持ちの場合は、チェックアウトしてください。サンプルデータと指示分割プロットデザインを生成します。
