JMPによる各種の分割実験データの解析

実験上の制約により実験順序のランダム化が制約を受けた場合には，分割実験モデルでの解析を行う必要がある．実験データが綺麗に揃っている場合には，面倒ではあるが直交表あるいは完備型の分散分析表を手作業で組み替えることにより対応してきた．しかしながら，データが不揃いの場合には，お手上げとなる．JMPでは，データが不揃いな分割実験・枝分かれ実験の場合に対しても洗練された解析機能が「モデルのあてはめ」に備わっている．ここまでは，2006年3月2日に行われたJMPer's Meetingの要旨である．その後に「JMP分割実験の勉強会」が何回か行われたのであるが，長続きしなかった．近年，製造業でJMPが広く使われるようになり，実験の計画・解析にJMPのDOEが注目されるようになったことは喜ばしい．現実の実験では，ランダム化に何らかの制約が含まれるのが常であるが，現実には完全ランダムとみなした解析が行われ，誤った結果の解釈がされがちである．現在でも，20年前と同じ状況が続いていると認識し，故芳賀先生の遺稿も含め，入門講座としたい．