Lorsque des contraintes expérimentales limitent la randomisation de l'ordre des expériences, il devient nécessaire d'effectuer une analyse à l'aide d'un modèle expérimental à étapes fractionnées. Lorsque les données expérimentales sont bien organisées, on y remédie généralement en réorganisant manuellement les matrices orthogonales ou les tableaux ANOVA complets, bien que cette méthode soit fastidieuse. Cependant, lorsque les données sont désorganisées, cette approche devient impossible. JMP dispose de fonctions analytiques sophistiquées dans sa section « Ajustement de modèles » qui permettent de traiter les expériences à étapes fractionnées et ramifiées avec des données désorganisées. Ce document résume la réunion des utilisateurs de JMP qui s'est tenue le 2 mars 2006. Plusieurs sessions d'étude sur les expériences à étapes fractionnées avec JMP ont été organisées par la suite, mais elles ont été de courte durée. Ces dernières années, il est encourageant de constater que JMP s'est largement répandu dans l'industrie manufacturière et que la fonction DOE de JMP a suscité un vif intérêt pour la planification et l'analyse expérimentales. Dans les expériences réelles, il existe toujours des contraintes sur la randomisation, mais en pratique, les analyses sont souvent réalisées en supposant une randomisation complète, ce qui conduit fréquemment à des interprétations erronées des résultats. Sachant que la situation reste la même qu'il y a 20 ans, je voudrais présenter ceci comme un cours d'introduction, incluant les écrits posthumes du regretté professeur Haga.
