原文始发于微信公众号（药时代）：DOE工具5——JMP篇-1（DOE系列之七）
真正的发现之旅，并不在于寻求新的景观，而在于拥有新的眼光。
——Marcel Proust
引言
以上就是今天要介绍的这个重磅级工具给笔者的第一个非常深刻的印象。有没有一款工具，能让不懂的统计的人经过短期的学习就能直接产出专业的报告？有没有一款工具，能迅速的直达目标，通过人机交互式的方式来“触摸”数据，从而观察趋势和变化？有没有一款工具，能同时具有专业的统计分析、质量研究、数据挖掘、轻而易举的数据可视化？
有，这就是笔者今天要介绍的主角——JMP。众多工具里，一颗璀璨的星星。
正文
JMP，SAS（全球最大的统计学软件公司）推出的一种交互式可视化统计发现软件，包括：JMP、JMP Clinical(临床)、JMP Genomics（生物基因）。
一、早期的JMP
笔者在7、8年前第一次见到JMP的时候，那时候正值JMP8。
图1 JMP8界面
虽然图形界面现在看起来非常简陋，但在当时普遍如此的情况下，依然有几个亮点是过去我们认知的传统“冷漠”的统计软件所不具备的（传统统计工具几乎都是机械式的输入和输出，所以是“冷漠”），JMP就如一个朋友一般将需要的功能娓娓道来：
1. 交互式、可视化的探索性数据分析方式，让工作时刻充满“WOW…”
2. 用生动简明的方式高效的讲解统计学原理
3. 很早就推出了支持64位系统的版本，并且专门开辟了“质量和过程”菜单组
4. 很早就加入“可靠性”平台
图2 JMP早期结果界面
上图这种分析结果界面，在当时属于非常具有眼光和前沿的想法：简洁、人机交互，并被一直延续至今。
二、JMP 现状
随着每个版本的更新换代，2018年JMP发布了第14个版本。现在笔者带大家看浏览下这款工具的DOE功能。
图3 设计种类
设计种类非常丰富，与我们制药相关的设计平台可以分为以下几个类：
1. 定制设计平台：JMP独有
2. 经典设计平台：包括筛选、响应曲面、混料、田口设计
3. 确定性筛选设计平台：虽然现在这个功能很多软件也具备（但是大多数软件只是能估计主效应+平方项；而JMP能还能估计部分的二阶交互效应），JMP是此设计的首创
4. 其他：特殊设计或消费者设计（略）
图4 实验设计界面
三、用JMP开始做DOE设计
篇幅有限，我们采用JMP特有的“定制设计”平台。
图5 点开“定制设计”界面
第一步，我们添加响应，输入目标、上下限；接着我们添加因子：
图6 输入因子选项
这里，就非常丰富了，基本上涵盖了实验设计因子的种类（无论是连续、分类或者混料，甚至是协变量和常数）。
接着，老规矩，我们输入6个因子，按“继续”。
图7 产生下拉菜单
不一样的地方。Minitab当产生新界面的时候采用的是新建窗口（很多时候一下子会跳出来很多窗，当然和设置也有关系）； MODDE或者Statgraphics产生新界面的时候采用的是跳转下个窗口（只激活当前窗口，防止误操作）；而JMP则是采用在当前窗口直接产生下拉菜单，顾此而不失彼（既能很好的往下进行，还能随时向上），设计者非常用心。
图8 对需要考察的效应项进行调整
我们知道，实际上实验量多少的选择是与资源量、时间息息相关；在这里，我们选择只考察主效应。
图9 设置区组、中心点、重复及试验次数
根据实际需要可自行调整，这里笔者提醒各位朋友：“试验次数”，永远不要认为越少越好，之前咱们聊到过，试验次数少，是需要您有足够的资本：人员操作重复性误差小、检测的误差小、环境的控制好、物料均匀差异小等综合的体现；如果以上均无自信，那尽量选择默认值次数，甚至需要增加实验量。
这里，笔者选择默认值，于是产生：
图10 设计后续界面
咱们选择“制表”，产生：
图11
最后，得到想要的设计表格，按照前几篇咱们聊的输入响应，并一步步分析，就可以得到相应的结果。
尾声
笔者将JMP定义成一款“探索”型统计工具，它的作用不仅是依靠现有的数据来得到预期的结论；更多的是，引导非统计专业的朋友得到意外的Discovery。
注：限于篇幅，这里只对各工具做简单的介绍，有朋友需要详细了解相关内容，请联系药时代（drugtimes@qq.com）。
夏彬 统计SME
工程师、医学硕士、LeanSigma黑带大师、国际知名统计学软件公司程序测试员。现任上海合全药业制剂项目部组长，负责业务相关数据工作，指导和参与二十余个QbD & DoE项目的设计、开展和统计分析。内容包括：传统统计、实验设计、数据挖掘、机器学习技术等开发和应用。精通Minitab、JMP、Design Expert、Python等软件。迄今，发表核心期刊论文10篇；专利33项（其中11项已授权）。
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