4. 幅が 9.380 cm の場合の成形プラスチックの長さを行列 L に格納します。行列 L の行によってどのランのデータであるかを識別し、列によってどのレプリケートのデータであるかを識別します。
5. 効果グラフを作成し、因子が成形プラスチックの長さに与える影響を確認します。
必要な長さは 14.500 cm なので、因子 IV, CT, HP を低水準に設定すると、この長さになる可能性が高くなります。因子 BZ, MT, BP は成形プラスチックの長さを決定する上で有意ではありません。
6. 長さが 14.500 cm の場合の成形プラスチックの幅を行列 W に格納します。
7. 効果グラフを作成し、因子が成形プラスチックの幅に与える影響を確認します。
必要な幅は 9.380 cm なので、因子 IV と BZ を低水準に設定し、因子 MT と HP を高水準に設定すると、この幅になる可能性が高くなります。因子 CT, BP は成形プラスチックの幅を決定する上で有意ではありません。1 つ目のセットと 2 つ目のセットのデータで相反している唯一の因子が HP です。必要な長さにするにはこの因子を低水準に設定するのが最適であり、必要な幅にするためにはこの因子を高水準に設定するのが最適です。
この実験によって予測された最適条件 (IV: 低、CT: 高、BZ: 低、MT: 低) で検証ランを実行します。HP は、長さよりも幅に与える影響が大きいので、高水準に設定します。因子 BP は結果にほとんど影響しません。この因子は低水準に設定できます。
参考文献
Schmidt, S. and Launsby, R., Understanding Industrial Designed Experiments, Colorado Springs: Air Academy Press & Associates, 1994, pp. 8–23