Angeben der Optionen für Definitiven Screening-Versuchsplan analysieren

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Geben Sie die Optionen an, mit denen der Screening-Versuchsplan analysiert werden soll.

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 richtiger Gewichtung minimiert dieses Verfahren die Summe der gewichteten quadrierten Residuen, um standardisierte Residuen mit einer konstanten Varianz zu erzielen. 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 im Feld 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 gelöster Feststoffe im Wasser beträgt beispielsweise 13,2 mg/l. Das 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert mehrerer künftiger Beobachtungen beträgt 12,8 mg/l bis 13,6 mg/l. Die 95%-Obergrenze für den Mittelwert mehrerer künftiger Beobachtungen liegt bei 13,5 mg/l; dies ist genauer, 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 Untergrenze 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 diese in der Analyse. Unter den meisten Bedingungen ist es nicht erforderlich, eine Korrektur für Nicht-Normalverteilung vorzunehmen, es sei denn, die Daten weisen eine starke Schiefe auf. Wenn Sie die Box-Cox-Transformation verwenden, müssen sämtliche Datenwerte 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 Untersuchen 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: Die ursprünglichen Daten der Antwortvariablen werden 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. So rundet Minitab den Lambda-Wert beispielsweise auf –1, –0,5, 0, 0,5, 1 usw. Wenn Sie für die Transformation den optimalen Wert anstelle des gerundeten Werts verwenden möchten, wählen Sie Extras > Optionen > Lineare Modelle > Darstellung der Ergebnisse aus.
  • λ = 0 (natürlicher Logarithmus): Es wird der natürliche Logarithmus der Daten verwendet.
  • λ = 0,5 (Quadratwurzel): Es wird die Quadratwurzel der Daten 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.

Mittelwerttabelle

Sie können festlegen, dass die mittleren kleinsten Quadrate für die Haupteffekte, für die Haupteffekte und Zwei-Faktor-Wechselwirkungen oder für alle Haupteffekte und Wechselwirkungen im Modell in der Ausgabe angezeigt werden. Sie können außerdem festlegen, dass die Mittelwerte für eine Teilmenge dieser Terme oder überhaupt keine Terme angezeigt werden. Quadrierte Terme im Modell wirken sich auf die angepassten Mittelwerte der Haupteffekte und Wechselwirkungen aus.

Wenn Sie Angegebene Terme auswählen, verschieben Sie Terme mit Hilfe der Pfeilschaltflächen aus einer Liste in die andere. In Verfügbare Terme werden sämtliche Terme aufgeführt, für die Mittelwerte angezeigt werden können. Minitab zeigt die Mittelwerte für die Terme im Feld Ausgewählte Terme an. Wählen Sie einen oder mehrere Terme in einer der Listen aus, und klicken Sie anschließend auf eine Pfeilschaltfläche. Durch Klicken auf die Schaltflächen mit dem Doppelpfeil werden alle Terme von der einen in die andere Liste verschoben. Terme können auch durch Doppelklicken verschoben werden. Wenn Haupteffekte oder Wechselwirkungen nicht angezeigt werden, die in der Liste enthalten sein sollten, müssen Sie diese dem Modell hinzufügen.

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