2水準要因計画の検出力とサンプルサイズのデータを入力する

反復：1つ以上の正の整数を入力して、各頂点の設定回数を指定します。たとえば、各頂点を2回設定した場合の効果を計算するには、2と入力します。 異なる反復回数の影響を評価するには、複数の値を入力します。 反復回数が多いほど、実験の効果の検出力が高まり、予測の精度が高まります。

効果: 1つ以上の値を入力して、要因の低水準と高水準の間で検出する平均応答の差を指定します。通常は、応用に実際的な影響を与える最小効果を入力します。例えば、この平均の差を検出することが重要であるものの、5より小さい差はそれほど重要でない場合は、5を入力します。

検出力：1つまたは複数の値を入力して、希望する実験の検出力を指定します。共通の値は0.8および0.9です。たとえば、検定で高い要因の設定と低い要因の設定の実践的な差を90%の確率で検出する場合、0.9と入力します。

ブロックあたりの中心点のラン数: 負でない整数を1つ以上入力して、因子が中間値に設定されている実験のブロックあたりの実験の連数を指定します。ブロック数を変更するには、計画をクリックします。

計画の中心点の一般的な個数は、通常、検出力や他の考慮事項によって変わります。たとえば、中心点を使用して、因子と応答が曲線関係にあるかどうかを確認できます。最も一般的なアドバイスは、計画に少なくとも3つの中心点を使用することです。例えば、2ブロックの実験でブロックあたり2つの中心点を指定すると、合計4つの中心点のある計画が作成されます。