Angeben der Optionen für Faktoriellen Versuchsplan analysieren

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Geben Sie die Optionen an, mit denen der faktorielle Versuchsplan analysiert werden soll.

In diesem Thema

Gewichtungen
Konfidenzniveau für alle Intervalle
Typ des Konfidenzintervalls
Box-Cox-Transformation
Mittelwerttabelle

Gewichtungen

Geben Sie im Feld Gewichtungen eine numerische Spalte mit Gewichtungen ein, um eine gewichtete Regression durchzuführen. Die gewichtete Regression ist eine Methode, die verwendet werden kann, wenn die für die kleinsten Quadrate getroffene Annahme einer konstanten Varianz in den Residuen verletzt wird (auch als Heteroskedastizität bezeichnet). Bei der richtigen Gewichtung minimiert dieses Verfahren die Summe der gewichteten quadrierten Residuen, um Residuen mit einer konstanten Varianz zu erzielen (auch als Homoskedastizität bezeichnet). Weitere Informationen zum Ermitteln der geeigneten Gewichtung finden Sie unter Gewichtete Regression.

Die Gewichtungen müssen größer oder gleich null sein. Die Spalte mit den Gewichtungen muss dieselbe Anzahl von Zeilen wie die Spalte mit der Antwortvariablen aufweisen. Für ein Split-Plot-Design können keine Gewichtungen verwendet werden.

Konfidenzniveau für alle Intervalle

Geben Sie das Konfidenzniveau für die Konfidenzintervalle für die Koeffizienten und die angepassten Werte ein.

In der Regel ist ein Konfidenzniveau von 95 % gut geeignet. Ein 95%-Konfidenzniveau gibt an, dass bei einer Entnahme von 100 Zufallsstichproben aus der Grundgesamtheit die Konfidenzintervalle für ungefähr 95 der Stichproben den Mittelwert der Antwortvariablen enthalten. Für einen bestimmten Datensatz erzeugt ein niedrigeres Konfidenzniveau ein schmaleres Intervall, während mit einem höheren Konfidenzniveau ein breiteres Intervall erzielt wird.

Hinweis

Um die Konfidenzintervalle anzuzeigen, öffnen Sie das Unterdialogfeld Ergebnisse, und wählen Sie im Feld Darstellung der Ergebnisse die Option Erweiterte Tabellen aus.

Typ des Konfidenzintervalls

Wählen Sie den Typ des Konfidenzintervalls bzw. der Konfidenzgrenze aus, das bzw. die angezeigt werden soll.

Die prognostizierte mittlere Konzentration gelöster Feststoffe im Wasser beträgt beispielsweise 13,2 mg/l. Das 95%-Konfidenzintervall für den Mittelwert mehrerer künftiger Beobachtungen beträgt 12,8 mg/l bis 13,6 mg/l. Die 95%-Obergrenze für den Mittelwert mehrerer künftiger Beobachtungen liegt bei 13,5 mg/l; dies ist genauer, da die Grenze näher am prognostizierten Mittelwert liegt.

Beidseitig: Es wird ein beidseitiges Konfidenzintervall verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren und einen wahrscheinlichen oberen Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.
Untergrenze: Es wird eine Untergrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen unteren Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.
Obergrenze: Es wird eine obere Konfidenzgrenze verwendet, um einen wahrscheinlichen oberen Wert für den Mittelwert der Antwortvariablen zu schätzen.

Box-Cox-Transformation

Führen Sie eine Box-Cox-Transformation für die Daten der Antwortvariablen durch, wenn die Residuen nicht normalverteilt sind oder keine konstante Varianz aufweisen. Wenn Sie Ihre Daten transformieren, transformiert Minitab die Daten der Antwortvariablen und verwendet sie für die Analyse. Unter den meisten Bedingungen ist es nicht notwendig, die Nicht-Normalverteilung zu korrigieren, außer die Daten sind übermäßig schief. Wenn Sie eine Box-Cox-Transformation verwenden, müssen alle Daten der Antwortvariablen positiv (>0) sein. Um festzustellen, ob die Box-Cox-Transformation für Ihre Daten geeignet ist, untersuchen Sie die Residuendiagramme und andere Bewertungsmaße. Weitere Informationen zum Prüfen des Modells finden Sie unter Validieren von Modellannahmen in der Regression oder ANOVA.

Box-Cox-Transformation

Wählen Sie den Lambda-Wert aus, mit dem Minitab die Daten transformieren soll:

Keine Transformation: Es werden die ursprünglichen Daten der Antwortvariablen verwendet.
Optimales λ: Es wird der optimale Lambda-Wert verwendet, der die am besten geeignete Transformation ergeben sollte. In der Standardeinstellung rundet Minitab den optimalen Lambda-Wert auf 0,5 oder die nächste ganze Zahl. Minitab rundet beispielsweise den Lambda-Wert auf –1; –0,5; 0; 0,5; 1 usw. Wenn Sie anstelle des gerundeten Werts den optimalen Wert für die Transformation verwenden möchten, wählen Sie Datei > Optionen > Lineare Modelle > Darstellung der Ergebnisse aus.
λ = 0 (natürlicher Logarithmus): Der natürliche Logarithmus der Daten wird verwendet.
λ = 0,5 (Quadratwurzel): Die Quadratwurzel der Daten wird verwendet.
λ: Es wird ein angegebener Wert für Lambda verwendet. Weitere gängige Transformationen sind die Quadrattransformation (λ = 2), die Transformation mit der inversen Quadratwurzel (λ = −0,5) und die inverse Transformation (λ = −1). Im Allgemeinen sollte kein Wert außerhalb des Bereichs von −2 bis 2 verwendet werden.

Mittelwerttabelle

Sie können festlegen, dass in der Ausgabe die Mittelwerte für die Haupteffekte, für die Haupteffekte und Zwei-Faktor-Wechselwirkungen oder für alle Terme im Modell angezeigt werden. Sie können außerdem festlegen, dass die Mittelwerte für eine Teilmenge dieser Terme oder überhaupt keine Terme angezeigt werden.

Wenn Sie Angegebene Terme auswählen, verschieben Sie Terme mit Hilfe der Pfeilschaltflächen aus einer Liste in die andere. In Verfügbare Terme werden sämtliche Terme aufgeführt, für die Mittelwerte angezeigt werden können. Minitab zeigt die Mittelwerte für die Terme im Feld Ausgewählte Terme an. Wählen Sie einen oder mehrere Terme in einer der Listen aus, und klicken Sie anschließend auf eine Pfeilschaltfläche. Durch Klicken auf die Schaltflächen mit dem Doppelpfeil werden alle Terme von der einen in die andere Liste verschoben. Terme können auch durch Doppelklicken verschoben werden. Wenn ein Term nicht angezeigt wird, der in der Liste enthalten sein sollte, müssen Sie diesen dem Modell hinzufügen.