Übersicht über Ergebnisspurendiagramm

Verwenden Sie Ergebnisspurendiagramm (auch Komponenteneffektediagramm genannt), um die Effekte der einzelnen Komponenten auf die Antwortvariable zu untersuchen. Die Spurenkurven veranschaulichen die Auswirkungen von Änderungen der entsprechenden Komponente entlang einer imaginären Linie (Richtung) zwischen der Referenzmischung und einem Eckpunkt.

Ergebnisspurendiagramme sind besonders sinnvoll, wenn eine Mischung mehr als drei Komponenten enthält und die vollständige Wirkungsfläche nicht mit einem Kontur- oder Wirkungsflächendiagramm veranschaulicht werden kann. In einem Ergebnisspurendiagramm können Sie die einflussreichsten Komponenten ermitteln und diese dann in einem Kontur- oder Wirkungsflächendiagramm abbilden.

Ein Wissenschaftler erstellt z. B. einen Mischungsversuchsplan, um zu untersuchen, wie sich die Anteile von drei Inhaltsstoffen eines Raumsprays auf die Akzeptanz des Produkts im Hinblick auf den Duft auswirken. Bei den Inhaltsstoffen handelt es sich um Neroliöl, Rosenöl und Mandarinenöl. Um die Effekte der Komponenten zu veranschaulichen, erstellt der Wissenschaftler ein Ergebnisspurendiagramm.

Bei Ergebnisspurendiagrammen wird das zuletzt gespeicherte Modell verwendet, das Sie für eine Antwortvariable angepasst haben. Wenn Sie Mischungsversuchsplan analysieren nicht durchgeführt haben, steht Ihnen kein Modell zur Verfügung.

Wo finde ich dieses Diagramm?

Um ein Ergebnisspurendiagramm zu erstellen, wählen Sie Statistik > Versuchsplanung (DOE) > Mischung > Ergebnisspurendiagramm aus.

In welchen Fällen bietet sich eine andere Analyse an?

  • Wenn Sie ein Modell angepasst haben und die Wirkungsfläche anzeigen möchten, können Sie Konturdiagramm oder Wirkungsflächendiagramm verwenden.
  • Wenn Sie mindestens ein Modell angepasst haben und einen Bereich ermitteln möchten, in dem sich die prognostizierten Mittelwerte einer oder mehrerer Antwortvariablen in einem akzeptablen Wertebereich befinden, verwenden Sie Überlagertes Konturdiagramm.
  • Wenn Sie mindestens ein Modell angepasst haben und nach Werten suchen, mit denen die Werte einer oder mehrerer Antwortvariablen optimiert werden, verwenden Sie Zielgrößenoptimierung.
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