以下是一个葛兰素史克的科学家运用JMP的试验设计平台在最小的试验运行规模下获取足够充分数据信息的案例，这项研究的目的是为了通过优化参数设置，进而获得一种更加稳定的儿童艾滋病药物的配方。该试验一共运行9次（见图一），每次运行中7个因子（这些因子包括波长、流率和注入量等，出于技术保密性的考虑，统一用X1至X7表示）的水平都会根据在JMP中事先设定的分辨率等于3的规定产生相应的变化。两个响应分别是Resolution（溶出度）和Retention Time（保留时间），Resolution（溶出度）必须大于2.00，Retention Time（保留时间）小于20分钟。只有这样，化验才算得上稳健。因子的高水平（1）、低水平（-1）和中间水平（0）用来判别怎样的设置会使Resolution（溶出度）和Retention Time（保留时间）无法达到指定的要求。
首先，考虑所有的7个因子对Resolution构建拟合模型，从JMP软件输出的贝叶斯图Bayes Plot（见图二）中可以发现，代表X2、X3、X4、X5的条形柱很长，说明它们作用显著的概率很高，而其余的就不太显著了。
因此，葛兰素史克的科学家们排除不显著的X1、X6、X7后再次构建模型，从Resolution的模型检验报告（见图三）中明显地发现，所有4个因子的作用都是显著的。
