Verwenden Sie ein Haupteffektediagramm, um Differenzen zwischen den Mittelwerten der Stufen für einen oder mehrere Faktoren zu untersuchen. Ein Haupteffekt ist vorhanden, wenn sich verschiedene Faktorstufen unterschiedlich auf die Antwortvariable auswirken. In einem Haupteffektediagramm werden die Mittelwerte der Antwortvariablen für jede Faktorstufe durch eine Linie verbunden dargestellt.
Wenn Sie auswählen, erstellt Minitab ein Diagramm, das Datenmittelwerte verwendet. Nach dem Anpassen eines Modells können Sie mit dem gespeicherten Modell Diagramme auf der Grundlage der angepassten Mittelwerte erzeugen.
Beispiel
Angenommen, Düngerhersteller B vergleicht das Wachstum von Pflanzen, die mit dem eigenen Produkt behandelt wurden, mit dem von Pflanzen, die mit dem Dünger von Hersteller A behandelt wurden. Die Dünger wurden an zwei Standorten getestet. Im Folgenden sind die Haupteffektediagramme für diese beiden Faktoren abgebildet.
Der Dünger scheint das Pflanzenwachstum zu beeinflussen, da die Linie nicht horizontal verläuft. Dünger B weist einen höheren Mittelwert der Pflanzenwachstumsrate als Dünger A auf. Der Standort beeinflusst die Pflanzenwachstumsrate ebenfalls. Standort 1 wies einen höheren Mittelwert für die Pflanzenwachstumsrate als Standort 2 auf. Die Referenzlinie stellt den Gesamtmittelwert dar.
- Wenn die Linie horizontal (parallel zur x-Achse) verläuft, ist kein Haupteffekt vorhanden. Alle Faktorstufen wirken sich in gleicher Weise auf die Antwortvariable aus, und der Mittelwert der Antwortvariablen ist für alle Faktorstufen identisch.
- Wenn die Linie nicht horizontal verläuft, ist ein Haupteffekt vorhanden. Verschiedene Faktorstufen wirken sich in unterschiedlicher Weise auf die Antwortvariable aus. Je steiler die Steigung der Linie ist, desto größer ist der Haupteffekt.
Im Haupteffektediagramm werden keine Wechselwirkungen dargestellt. Verwenden Sie ein Wechselwirkungsdiagramm, um Wechselwirkungen zwischen Faktoren darzustellen.
Wichtig
Nur mit einem geeigneten Test kann ermittelt werden, ob ein Muster statistisch signifikant ist.
