Beispiel für Definitiven Screening-Versuchsplan analysieren

Techniker entwickeln ein neues Ultraschallreinigungsgerät. Anhand eines Screening-Versuchsplans ermitteln sie, welche potenziellen Faktoren die Leistungsabgabe des Reinigungsgeräts beeinflussen.

Ein Techniker analysiert einen definitiven Screening-Versuchsplan, um zu ermitteln, welche der sieben Faktoren die größte Auswirkung auf die Leistungsabgabe haben. Die Leistungsabgabe muss ausreichend groß sein, um eine angemessene Reinigung sicherzustellen. Gleichzeitig muss die Leistungsabgabe ausreichend niedrig sein, damit Gegenstände bei der Reinigung nicht beschädigt werden.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Ultraschallreinigungsgerät.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Versuchsplanung (DOE) > Screening > Screening-Versuchsplan analysieren aus.
  3. Geben Sie im Feld Antworten die Spalte Leistung ein.
  4. Klicken Sie auf Terme.
  5. Wählen Sie im Feld Folgende Terme einbinden die Option Linear aus. Klicken Sie auf OK.
  6. Klicken Sie auf Grafiken.
  7. Wählen Sie unter Residuendiagramme die Option Vier-in-Eins aus.
  8. Aktivieren Sie Residuen vs. Variablen. Geben Sie die Spalten Ruhe und Wobbel ein.
  9. Klicken Sie in den einzelnen Dialogfeldern auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Anhand des Pareto-Diagramms erkennt der Techniker, dass die größten Haupteffekte für „Folge“ (A) und „Ruhe“ (D) vorliegen. Auf der Grundlage des Screening-Experiments schlussfolgert er, dass diese beiden Faktoren in weiteren Analysen am eingehendsten betrachtet werden sollten.

Das Diagramm der Residuen im Vergleich zu den Anpassungen weist eine U-förmige Kurve auf. Ein solches Muster deutet darauf hin, dass möglicherweise quadrierte Terme oder Wechselwirkungen im Modell fehlen. In den Diagrammen der Residuen im Vergleich zu Ruhe and Wobbel sind ebenfalls Kurven erkennbar. Bei der Untersuchung der möglichen Modelle entscheidet sich der Techniker, die quadrierten Terme für diese Faktoren zu berücksichtigen.

Modell für Screening-Versuchsplan: Leistung vs. Folge; Entgasung; Dauer; ...

Varianzanalyse Quelle DF Kor SS Kor MS F-Wert p-Wert Modell 7 61803,7 8829,1 3,40 0,046 Linear 7 61803,7 8829,1 3,40 0,046 Folge 1 38451,1 38451,1 14,80 0,004 Entgasung 1 11,2 11,2 0,00 0,949 Dauer 1 1040,6 1040,6 0,40 0,542 Ruhe 1 21938,4 21938,4 8,45 0,017 Mitte 1 77,8 77,8 0,03 0,866 Bandbreite 1 171,5 171,5 0,07 0,803 Wobbel 1 113,1 113,1 0,04 0,839 Fehler 9 23375,4 2597,3 Gesamt 16 85179,2
Zusammenfassung des Modells S R-Qd R-Qd(kor) R-Qd(prog) 50,9634 72,56% 51,21% 4,50%
Kodierte Koeffizienten Term Koef SE Koef t-Wert p-Wert VIF Konstante 657,8 12,4 53,22 0,000 Folge 52,4 13,6 3,85 0,004 1,00 Entgasung 0,9 13,6 0,07 0,949 1,00 Dauer 8,6 13,6 0,63 0,542 1,00 Ruhe -39,6 13,6 -2,91 0,017 1,00 Mitte -2,4 13,6 -0,17 0,866 1,00 Bandbreite 3,5 13,6 0,26 0,803 1,00 Wobbel 2,8 13,6 0,21 0,839 1,00
Regressionsgleichung in nicht kodierten Einheiten Leistung = 626,5 + 116,5 Folge + 2,0 Entgasung + 1,92 Dauer - 8,80 Ruhe - 0,47 Mitte + 0,70 Bandbreite + 0,57 Wobbel
Aliasstruktur (bis zu Ordnung 2) Faktor Name A Folge B Entgasung C Dauer D Ruhe E Mitte F Bandbreite G Wobbel
Aliase I + 0,82 AA + 0,82 BB + 0,82 CC + 0,82 DD + 0,82 EE + 0,82 FF + 0,82 GG A B C D E F G
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