混合計画の分析のデータを入力する

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分析するデータの列とモデルを適合する方法を指定するには、次の手順を実行します。

応答で、因子により説明または予測する数値データの列を入力します。複数の応答を入力すると、応答ごとに個別のモデルが適合されます。応答はY変数とも呼ばれます。
モデルのタイプで、適合するモデルのタイプを選択します。
- 混合成分のみ: 応答は混合の成分の比率だけに依存するものと仮定されます。たとえば、塗料の色は混合物に使用される顔料の比率にのみ依存します。
- 混合成分とプロセス変数: 応答は成分の相対的な比率とプロセス変数に依存するものと仮定されます。プロセス変数は、混合の一部ではない実験中の因子ではあるものの、混合の配合特性に影響する可能性がある因子です。たとえば、ケーキの風味は、ケーキ原料の比率と同様に、調理温度と調理時間にも依存します。
- 混合量実験: 応答は成分の比率と混合の量の両方に依存すると仮定されます。たとえば、穀物の収量は、殺虫剤の原料の比率および散布した殺虫剤の量に依存します。
成分の分析で、モデルに含まれる成分をどのように表すかを選択します。比率または擬似成分が選択できます。詳細は、混合計画でのデータ表現の量、比率、擬似成分の尺度を参照してください。
モデルを適合する方法で、項のダイアログで指定するすべての項を使ってモデルを適合するかどうか、あるいはステップワイズの手順を使って、指定する有効な項のサブセットを特定するかどうかを選択します。ステップワイズの手順に関する詳細は、ベストサブセット回帰とステップワイズ回帰の使用を参照してください。
- 混合回帰：混合計画の分析に含めるモデルの項を指定するダイアログで指定するすべての項を使ってモデルを適合する場合に選択します。
- ステップワイズ：この手順では、混合計画の分析に含めるモデルの項を指定するダイアログで指定する項の有効なサブセットを特定する目的で、モデルに項が追加、削除されます。
- 前方選択: この手順では、モデルは空の状態か、全モデルに含めるよう指定した項が追加された状態からスタートします。その後、Minitabによって各ステップにおいて最も有意な項が追加されます。
- 後方削除：この手順では、モデルにすべての潜在的な項が含まれた状態からスタートし、各ステップにおいて最下位の項が削除されます。

このワークシートでは、フレーバーは応答で、風味のスコアを含みます。エメンタール、グリュイエール、スープは成分です。これらの列の値は、混合比率です。この設計では、各行の比率は 1 になります。温度はプロセス変数です。

C1	C2	C3	C4	C5	C6	C7	C8	C9
StdOrder	実行順序	点タイプ	ブロック	エメンタール	グリュイエール	スープ	温度	フレーバー
1	16	1	1	0.6000	0.0000	0.40	80	55
2	1	1	1	0.4000	0.0000	0.60	80	32
3	10	1	1	0.3000	0.3000	0.40	80	85
4	15	1	1	0.2000	0.2000	0.60	80	52
5	13	0	1	0.3750	0.1250	0.50	80	57
6	11	-1	1	0.4875	0.0625	0.45	80	56
7	2	-1	1	0.3875	0.0625	0.55	80	45
8	9	-1	1	0.3375	0.2125	0.45	80	71