Angeben der Optionen für Wirkungsflächenversuchsplan analysieren

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Geben Sie die Optionen an, die bei der Analyse des Wirkungsflächenversuchsplans verwendet werden sollen.

Gewichtungen

Geben Sie im Feld Gewichtungen eine numerische Spalte mit Gewichtungen ein, um eine gewichtete Regression durchzuführen. Die gewichtete Regression ist eine Methode, die verwendet werden kann, wenn die für die kleinsten Quadrate getroffene Annahme einer konstanten Varianz in den Residuen verletzt wird (auch als Heteroskedastizität bezeichnet). Bei richtigen Gewichtungen minimiert dieses Verfahren die Summe der gewichteten quadrierten Residuen, um standardisierte Residuen mit einer konstanten Varianz zu erzielen (auch als Homoskedastizität bezeichnet). Weitere Informationen zum Ermitteln der geeigneten Gewichtung finden Sie unter Gewichtete Regression.

Die Gewichtungen müssen größer oder gleich null sein. Die Spalte mit den Gewichtungen muss dieselbe Anzahl von Zeilen wie die Spalte mit der Antwortvariablen aufweisen.

Konfidenzniveau für alle Intervalle

Geben Sie das Konfidenzniveau für die Konfidenzintervalle für die Koeffizienten und die angepassten Werte ein.

In der Regel ist ein Konfidenzniveau von 95 % gut geeignet. Ein 95%-Konfidenzniveau gibt an, dass bei einer Entnahme von 100 Zufallsstichproben aus der Grundgesamtheit die Konfidenzintervalle für ungefähr 95 der Stichproben den Mittelwert der Antwortvariablen enthalten. Für einen bestimmten Datensatz erzeugt ein niedrigeres Konfidenzniveau ein schmaleres Intervall, während mit einem höheren Konfidenzniveau ein breiteres Intervall erzielt wird.

Hinweis

Um die Konfidenzintervalle anzuzeigen, öffnen Sie das Unterdialogfeld Ergebnisse, und wählen Sie in Darstellung der Ergebnisse die Option Erweiterte Tabellen aus.

Typ des Konfidenzintervalls

Wählen Sie den Typ des Konfidenzintervalls bzw. der Konfidenzgrenze aus, das bzw. die angezeigt werden soll.

Die prognostizierte mittlere Konzentration von gelösten Feststoffen im Wasser beträgt beispielsweise 13,2 mg/l. Das 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert von mehreren künftigen Beobachtungen liegt zwischen 12,8 mg/l und 13,6 mg/l. Die obere 95%-Konfidenzgrenze für den Mittelwert von mehreren künftigen Beobachtungen ist gleich 13,5 mg/l und damit präziser, da die Grenze näher am prognostizierten Mittelwert liegt.
  • Beidseitig: Es wird ein beidseitiges Konfidenzintervall verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren und einen wahrscheinlichen oberen Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.
  • Untergrenze: Es wird eine untere Konfidenzgrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.
  • Obergrenze: Es wird eine obere Konfidenzgrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen oberen Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.

Box-Cox-Transformation

Führen Sie eine Box-Cox-Transformation für die Daten der Antwortvariablen durch, wenn die Residuen nicht normalverteilt sind oder keine konstante Varianz aufweisen. Wenn Sie Ihre Daten transformieren, transformiert Minitab die Daten der Antwortvariablen und verwendet sie für die Analyse. Unter den meisten Bedingungen ist es nicht notwendig, die Nicht-Normalverteilung zu korrigieren, außer die Daten sind übermäßig schief. Wenn Sie eine Box-Cox-Transformation verwenden, müssen alle Daten der Antwortvariablen positiv (>0) sein. Um festzustellen, ob die Box-Cox-Transformation für Ihre Daten geeignet ist, untersuchen Sie die Residuendiagramme und andere Bewertungsmaße. Weitere Informationen zum Prüfen des Modells finden Sie unter Validieren von Modellannahmen in der Regression oder ANOVA.
Box-Cox-Transformation
Wählen Sie den Lambda-Wert aus, mit dem Minitab die Daten transformieren soll:
  • Keine Transformation: Es werden die ursprünglichen Daten der Antwortvariablen verwendet.
  • Optimales λ: Es wird der optimale Lambda-Wert verwendet, der die am besten geeignete Transformation ergeben sollte. In der Standardeinstellung rundet Minitab den optimalen Lambda-Wert auf 0,5 oder die nächste ganze Zahl. Minitab rundet beispielsweise Lambda auf –1; –0,5; 0; 0,5; 1 usw. Wenn Sie den optimalen Wert anstelle des gerundeten Werts für die Transformation verwenden möchten, wählen Sie Extras > Optionen > Lineare Modelle > Darstellung der Ergebnisse aus.
  • λ = 0 (natürlicher Logarithmus): Der natürliche Logarithmus der Daten wird verwendet.
  • λ = 0,5 (Quadratwurzel): Die Quadratwurzel der Daten wird verwendet.
  • λ: Es wird ein angegebener Wert für Lambda verwendet. Weitere gängige Transformationen sind die Quadrattransformation (λ = 2), die Transformation mit der inversen Quadratwurzel (λ = −0,5) und die inverse Transformation (λ = −1). Im Allgemeinen sollte kein Wert außerhalb des Bereichs von −2 bis 2 verwendet werden.
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