2水準分割実験計画を作成を使用して、時間や費用の制約により実行を完全にランダム化するのが難しい場合に、実験計画を作成します。最大7因子を持つ完全および一部の分割実験計画を作成できます。詳細は実験計画における分割実験計画と変更が難しい因子とはを参照してください。
計画を作成すると、ワークシート内に計画情報が保存され、データを収集するべき順序が示されます。データを収集したら、要因計画の分析を使用してデータを分析します。
たとえば、大規模な製パン所で新しいブラウニーのレシピを作成するとします。科学者は、2種類のチョコレート、砂糖の量、2つの異なるオーブン温度を検定します。オーブン温度は、変更後に安定化するには時間がかかりすぎるので、変更が難しい因子と言えます。このため、シェフは分割実験計画を使用します。オーブン温度を設定して、チョコレートと砂糖のすべての組み合わせをオーブンで同時に焼きます。その後、シェフは温度を変更して、チョコレートと砂糖のすべての組み合わせをランダムな順序で焼きます。
このMinitabワークシートでは、分割実験計画の一部が表示されます。シェフは、ランダム化された実行順序が含まれる実行順序列に示された順番でデータを収集して実験を実行します。
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 |
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標準順序 | 実行順序 | 点タイプ | ブロック | プロット全体 | 温度 | チョコレート | 砂糖 |
1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 325 | 高 | 高 |
2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 325 | 低 | 低 |
5 | 3 | 1 | 1 | 3 | 325 | 高 | 低 |
6 | 4 | 1 | 1 | 3 | 325 | 低 | 高 |
3 | 5 | 1 | 1 | 2 | 350 | 高 | 高 |
4 | 6 | 1 | 1 | 2 | 350 | 低 | 高 |
8 | 7 | 1 | 1 | 4 | 350 | 低 | 低 |
7 | 8 | 1 | 1 | 4 | 350 | 高 | 低 |
データの収集後、シェフはワークシートの空の列に応答データを入力し、計画を分析します。
計画を作成するうえでの様々な選択は、全体的な実験計画によって異なります。詳細は実験計画の段階を参照してください。