2水準要因計画の検出力とサンプルサイズの詳細計画を指定する

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ブロック数: 計画に含めるブロック数として負以外の整数を入力します。ブロックの数は、頂点の数と反復回数の積となるように均等に分配する必要があります。反復回数を指定する場合、このプロパティは、すべての数の反復でtrueとなる必要があります。反復回数を空白のままにすると、結果にこのプロパティが含まれます。計画の1回の反復におけるブロックの最大数を決定するには、使用可能な2水準要因計画を参照してください。複雑なケースでは、Minitabで計画を作成することによって、ブロックの有効数を決定することができます。
モデルから外す項の数: 負以外の整数を入力します。項は適合可能な最大モデルから省略されます。最大モデルでは、項の数と一意の頂点の数は同じになります。計画の反復が1回で、中心点が0の場合は、モデルから項を少なくとも1つ省略する必要があります。計画の反復が1回で、中心点が1つあり、中心点の項を含める場合は、モデルから項を少なくとも1つ省略する必要があります。それ以外の場合は、縮約モデルの計算を行うために項を省略することができます。計算は、省略する項をできるだけ少なくする場合に、最も保守的になります。詳細については、2水準要因計画の検出力およびサンプルサイズの計算のモデルから除外する項の数の計算方法を参照してください。
中心点に対する項をモデルに含める: 通常、計画に中心点がある場合は、中心点の項を含めます。中心点の項は、モデルが説明していない変動から、曲面性による変動を、分離します。この分離で、局面性が説明する変動がゼロではない場合に、モデルが説明しない変動の推定値がもっと正確になります。局面性による変動をモデル化するのに中心点を用いない場合、中心点の項を除外することがあります。例えば、すべての頂点を反復できない場合に、純粋な誤差の推定値を出すために中心点を反復します。
ブロックをモデルに含める: 通常、ブロックのデータを収集する場合は、モデルにブロックを含めます。モデルからブロックを除外してブロックの影響を無視することもできます。たとえば、すでに計画が分析済みでブロックの効果が十分大きくなかった場合、またはブロックを無視するときの計算への影響を確認する場合です。ブロックについての詳細は、ブロックとはを参照してください。