Schritt 1: Streuung in den Daten untersuchen
Verwenden Sie ein Multi-Vari-Bild, um die Streuung in den Daten, darunter zyklische Variation und Wechselwirkungen zwischen Faktoren, vorab zu untersuchen.
Das Multi-Vari-Bild zeigt die Mittelwerte bei den einzelnen Faktorstufen für jeden Faktor. In Minitab können in jedem Multi-Vari-Bild bis zu vier Faktoren angezeigt werden. Minitab zeigt die Mittelwerte und die Verbindungslinien für jeden Faktor mit einer eigenen Farbe an.
Dieses Diagramm zeigt ein Muster bei den mittleren Temperaturen für die Prüfer in den verschiedenen Werken. Bei den meisten Prüfern (1, 3 und 4) ist die mittlere Temperatur auf Stufe 2 des Faktors „Werk“ am höchsten. Die niedrigste mittlere Temperatur liegt für alle Prüfer auf Stufe 3 vor. Außerdem zeigt die Verbindungslinie für den Mittelwert, dass der Mittelwert für Prüfer 4 offenbar kleiner als der Mittelwert der anderen drei Prüfer ist.
Schritt 2: Nach Wechselwirkungen suchen
Multi-Vari-Bilder werden oft verwendet, um Wechselwirkungen zu identifizieren. Eine Wechselwirkung ist vorhanden, wenn die Änderung der Antwortvariablen bei einer Änderung von einer Faktorstufe zu einer anderen von der Stufe eines anderen Faktors abhängt.
Angenommen, ein Unternehmen stellt Kunststoffrohre auf zwei verschiedenen Maschinen mit drei unterschiedlichen Temperatureinstellungen her. Eine Wechselwirkung zwischen Maschine und Temperatur könnte zum Beispiel vorliegen, wenn die Rohrdurchmesser bei den verschiedenen Temperaturen auf einer Maschine anders variieren als auf der anderen.
Das Multi-Vari-Bild weist darauf hin, dass möglicherweise eine Wechselwirkung zwischen der Maschine und den Temperatureinstellungen vorhanden ist. Auf Maschine 1 wird bei den Einstellungen 2 und 3 ein größerer Durchmesser festgestellt, aber Einstellung 1 ergibt auf Maschine 1 einen kleineren Durchmesser. Die Daten zeigen, dass die Durchmesser auf den einzelnen Maschinen bei den verschiedenen Temperatureinstellungen unterschiedlich variieren, was auf eine Wechselwirkung hindeutet.
