Angeben von Details zum Versuchsplan für Trennschärfe und Stichprobenumfang für 2-stufigen faktoriellen Versuchsplan

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Anzahl der Blöcke
Geben Sie für die Anzahl der Blöcke im Versuchsplan eine nicht negative ganze Zahl ein. Die Anzahl der Blöcke muss ein Divisor ohne Rest des Produkts aus der Anzahl von Eckpunkten und der Anzahl der Replikationen sein. Wenn Sie die Anzahl der Replikationen angeben, muss diese Eigenschaft für jede Anzahl von Replikationen wahr sein. Wenn Sie die Anzahl der Replikationen leer lassen, weisen die Ergebnisse diese Eigenschaft auf. Um die maximale Anzahl an Blöcken für eine einzelne Replikation des Versuchsplans zu ermitteln, lesen Sie Verfügbare zweistufige faktorielle Versuchspläne. In komplizierten Fällen können Sie die gültige Anzahl an Blöcken ermitteln, indem Sie den Versuchsplan in Minitab erstellen.
Anzahl der aus dem Modell ausgelassenen Terme
Geben Sie eine nicht negative ganze Zahl ein. Terme werden aus dem größten Modell entfernt, das angepasst werden kann. In dem größten Modell entspricht die Anzahl der Terme der Anzahl der eindeutigen Eckpunkte. Wenn der Versuchsplan eine Replikation und null Zentralpunkte enthält, müssen Sie mindestens einen Term aus dem Modell entfernen. Wenn der Versuchsplan eine Replikation und einen Zentralpunkt enthält und Sie den Term für Zentralpunkte einbinden, müssen Sie mindestens einen Term aus dem Modell entfernen. In anderen Fällen können Sie Terme entfernen, um Berechnungen für reduzierte Modelle durchzuführen. Die Berechnungen sind am konservativsten, wenn Sie eine möglichst geringe Anzahl von Termen entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter So berechnen Sie die Anzahl der Terme, die bei Berechnungen von Trennschärfe und Stichprobenumfang für einen 2-stufigen faktoriellen Versuchsplan aus dem Modell entfernt werden müssen.
Term für Zentralpunkte in Modell einbinden
Im Allgemeinen binden Sie einen Term für Zentralpunkte ein, wenn Zentralpunkte im Versuchsplan enthalten sind. Der Term für Zentralpunkte grenzt die auf die Krümmung zurückzuführende Streuung von der Streuung ab, die vom Modell nicht erklärt wird. Durch diese Abgrenzung erhalten Sie einen genaueren Schätzwert der vom Modell nicht erklärten Streuung, wenn die Streuung aufgrund der Krümmung ungleich null ist. Sie können den Term für Zentralpunkte entfernen, wenn Sie die auf die Krümmung zurückzuführende Streuung nicht mit den Zentralpunkten modellieren möchten. Sie replizieren beispielsweise die Zentralpunkte, um einen Schätzwert des reinen Fehlers zu erhalten, wenn Sie nicht alle Eckpunkte replizieren können.
Blöcke in Modell einbinden
In der Regel binden Sie Blöcke in das Modell ein, wenn Sie vorhaben, die Daten in Blöcken zu erfassen. Sie können Blöcke aus dem Modell ausschließen, damit die Blockeffekte ignoriert werden. Dies wäre z. B. sinnvoll, wenn Sie den Versuchsplan bereits analysiert haben und der Blockeffekt statistisch nicht signifikant war, oder wenn Sie feststellen möchten, welchen Effekt es auf die Berechnungen hat, wenn Blöcke ignoriert werden. Weitere Informationen zu Blöcken finden Sie unter Was ist ein Block?.
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