ある営業部長は、被験者があるオンライン広告を思い出せるかどうかに対して3つのカテゴリ因子が与える影響力を調べようとしています。実験には３つの水準を持つ因子が含まれるので、一般完全実施要因計画を使用します。
- を選択します。
- 計画のタイプで、一般完全実施要因計画を選択します。
- 因子数から、3を選択します。
- 計画をクリックします。
- 名前で、因子Aにはウェブサイト、因子Bには商品、因子Cにはメッセージスタイルと入力します。
- 水準の数で、各因子に3と入力します。OKをクリックします。
- 因子をクリックします。
- タイプで、各因子にテキストを選択します。
- 水準値で、ウェブサイトの水準にニュース、ソーシャルメディア、スポーツと名前を付けます。
- 水準値で、商品の水準に車、ビデオゲーム、薬と名前を付けます。
- 水準値で、メッセージスタイルの水準にしなければならない。、事実だ。、素晴らしい！と名前を付けます。
- 結果をクリックします。
- 要約表と計画表を選択します。
- 各ダイアログボックスでOKをクリックします。
結果を解釈する
最初の表には、因子数、実行数、ブロック数、反復数の合計を表示した計画の要約が示されています。
計画表には計画点の各因子について、実験条件（設定）がコード化因子名と水準で表示されます。たとえば最初の実験の実行では、因子Aは水準1、因子BとCは水準3にあり、3つの因子はそれぞれ3つの水準を持つので、計画の実行数は27です。ワークシートには因子名と水準名が表示されます。営業部長は完全実施要因計画を作成したので、因子間のすべての交互作用を推定することができます。
注
デフォルトでは計画がランダム化されるため、この計画を作成すると実行順序はアウトプット例の順序と一致しません。
多水準要因計画
計画の概要
因子: 3 反復: 1
ベース実行組: 27 実行総数: 27
ベースブロック: 1 ブロック総数: 1
水準の数: 3, 3, 3
計画表 (ランダム化)
実行 Blk A B C
1 1 1 3 3
2 1 1 1 1
3 1 2 2 2
4 1 1 2 3
5 1 2 3 3
6 1 3 3 2
7 1 3 1 3
8 1 3 3 3
9 1 3 1 2
10 1 2 2 3
11 1 2 1 3
12 1 1 3 1
13 1 1 2 2
14 1 2 3 1
15 1 1 1 2
16 1 3 3 1
17 1 3 2 1
18 1 1 1 3
19 1 1 3 2
20 1 2 1 2
21 1 3 2 3
22 1 2 1 1
23 1 2 3 2
24 1 2 2 1
25 1 3 2 2
26 1 1 2 1
27 1 3 1 1