Interpretieren der wichtigsten Ergebnisse für Überlagertes Konturdiagramm

Verwenden Sie Überlagertes Konturdiagramm, um visuell einen Bereich zu ermitteln, in dem sich die prognostizierten Mittelwerte einer oder mehrerer Antwortvariablen in einem akzeptablen Bereich befinden. Anwendungen, in denen mehrere Antwortvariablen vorhanden sind, stellen im Unterschied zu Untersuchungen mit einer einzigen Antwortvariablen größere Herausforderungen dar. Optimale Variablenwerte für eine Antwortvariable können sich äußerst nachteilig auf eine andere Antwortvariable auswirken. Mit Hilfe von überlagerten Konturdiagrammen können Sie visuell Kompromissbereiche zwischen den verschiedenen Antwortvariablen ermitteln.

Jedes überlagerte Konturdiagramm besteht aus einem Paar stetiger Variablen (eine für die x-Achse und eine für die y-Achse). Wenn mehr als zwei stetige Variablen vorhanden sind, werden die zusätzlichen Variablen auf einer festen Stufe gehalten. Alle kategorialen Variablen werden auf einem konstanten Wert gehalten. Konturdiagramme sind daher nur für die festen Stufen der zusätzlichen Variablen gültig. Wenn Sie die Haltestufen ändern, ändern sich auch die Konturen, in einigen Fällen sogar drastisch.

Betrachten Sie das überlagerte Konturdiagramm, insbesondere den weißen Bereich. Hierbei handelt es sich um den zulässigen Bereich. Der zulässige Bereich ist der Bereich, der von den zwei stetigen Variablen bei gegebenen Haltewerten der anderen Variablen gebildet wird, so dass sich die angepassten Werte für jede Antwortvariable innerhalb der entsprechenden Konturen befinden.

Jede Gruppe von Konturen legt die Grenzen der akzeptablen Werte der angepassten Antwortvariablen fest. Die durchgehende Kontur stellt die Untergrenze und die gepunktete Kontur die Obergrenze dar. Die Konturen der einzelnen Antwortvariablen werden in unterschiedlichen Farben dargestellt.

Der von Minitab angezeigte Typ der angepassten Werte der Antwortvariablen hängt von dem Typ der Antwortvariablen in Ihrem Modell ab. Minitab zeigt die folgenden Typen von angepassten Werten an:
  • Mittelwerte für Antwortvariablen, die stetige Messwerte wie Länge oder Gewicht enthalten.
  • Mittelwerte für Antwortvariablen, die Anzahlen enthalten, die der Poisson-Verteilung folgen, beispielsweise die Anzahl an Fehlern pro Stichprobe.
  • Wahrscheinlichkeiten für Antwortvariablen, die nur zwei mögliche Spalten enthalten, z. B. bestanden/nicht bestanden.
  • Standardabweichungen für Modelle, die mit Streuung analysieren angepasst werden.

Weitere Informationen zum Interpretieren der Ergebnisse für einen Mischversuchsplan finden Sie unter Beispiel für Überlagertes Konturdiagramm mit einem Mischungsversuchsplan.

Tipp

Um die Werte der Prädiktoren und der Antwortvariablen für einen beliebigen Punkt in diesem Diagramm zu erläutern, verwenden Sie Markierung festlegen. Um eine Markierung festzulegen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Diagramm, wählen Sie im angezeigten Menü Markierung festlegen aus, und klicken Sie auf den Punkt im Diagramm, den Sie erläutern möchten. Verwenden Sie Prognostizieren, um zu ermitteln, ob diese Punkte ungewöhnlich sind, und um die Genauigkeit der Prognosen zu beurteilen.

Wichtige Ergebnisse: Überlagertes Konturdiagramm

In diesem Diagramm sind „Festigkeit“, „Dichte“ und „Isolierung“ die Antwortvariablen. Die Techniker suchen nach Einstellungen für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die bei allen drei Antwortvariablen zu Werten innerhalb der Akzeptanzgrenzen führen.

„EinsprTemp“ wird auf der y-Achse, „EinsprDruck“ auf der x-Achse abgetragen. „Material“ ist eine kategoriale Variable, die auf dem Wert „Formel1“ gehalten wird. „AbkühlTemp“ und „MessTemp“ sind stetige Variablen die bei 35 und ungefähr 21,5 gehalten werden.

Der weiße Bereich im Diagramm zeigt die Kombination aus Werten für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die bei den gegebenen Werten für die anderen drei Variablen zufriedenstellende angepasste Werte für alle drei Antwortvariablen liefern. Daher sollten alle Variableneinstellungen für „EinsprTemp“ und „EinsprDruck“, die in diesem Bereich liegen, zu einem Produkt mit akzeptablen Mittelwerten der Antwortvariablen führen.

Sie können überlagerte Konturendiagramme zusammen mit Zielgrößenoptimierung verwenden, um die beste Einstellung für die einzelnen Variablen zu ermitteln.

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