Auswählen der Optionen für Taguchi-Versuchsplan analysieren (dynamisch)

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Wählen Sie das Ziel für das Signal-Rausch-Verhältnis der Antwortvariablen aus, und geben Sie an, ob eine Transformation mit dem natürlichem Logarithmus verwendet werden soll, um die Streuung der Standardabweichungen zu stabilisieren.

Dynamisches Signal-Rausch-Verhältnis
Für dynamische Versuchspläne können Sie einen Referenz- und einen Signalwert für die Antwortvariable angeben, durch die die Regressionslinie verlaufen soll. Sie können die Linien auch ohne feste Referenzpunkte anpassen.
  • Alle Linien durch einen festen Referenzpunkt anpassen: Geben Sie im Feld Antwortreferenzwert den gewünschten Ausgabewert (Wert der Antwortvariablen) ein. Geben Sie im Feld Signalreferenzwert die Stufe des Signalfaktors für den gewünschten Referenzwert der Antwortvariablen ein.
  • Jede Linie durch die Durchschnittsantwort anpassen bei: Geben Sie im Feld Signalreferenzwert eine Stufe des Signalfaktors ein, auf der der Durchschnittswert der Antwortvariablen für jede Regressionslinie berechnet werden soll.
  • Linien ohne Referenzpunkt anpassen: Wählen Sie diese Option aus, wenn die Regressionslinie ohne festgelegten Referenzpunkt berechnet werden soll. In diesem Fall wird der Schnittpunkt mit der y-Achse an die Daten angepasst.
Korrigierte Formel für Signal-Rausch-Verhältnis verwenden
Die korrigierten Formeln für die Signal-Rausch-Verhältnisse werden verwendet.
Ln(s) für alle Ausgaben der Standardabweichung verwenden
Die mit dem natürlichen Logarithmus transformierten Standardabweichungen werden als Antwortvariable in der Antworttabelle, in den Ergebnissen der Regression/ANOVA sowie im Haupteffektediagramm und im Wechselwirkungsdiagramm verwendet.
Erwägen Sie aus den folgenden Gründen, die Transformation mit dem natürlichen Logarithmus für die Standardabweichung zu verwenden:
  • Die Streuung der Standardabweichungen soll stabilisiert werden.
  • Es werden negative angepasste Werte vermieden, die bei Verwendung von nicht transformierten Standardabweichungen auftreten können. Bei einer Log-Transformation sind alle angepassten Werte positiv, wodurch sie intuitiver sind.
  • Es werden multiplikative Effekte auf die Streuung vermieden. Wenn Sie diese Option auswählen, werden multiplikative in additive Effekte transformiert, die sich für lineare Modelle besser eignen.
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