Auswählen der Optionen für Taguchi-Versuchsplan analysieren (statisch)

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Wählen Sie das Ziel für das Signal-Rausch-Verhältnis der Antwortvariablen aus, und geben Sie an, ob eine Transformation mit dem natürlichem Logarithmus verwendet werden soll, um die Streuung der Standardabweichungen zu stabilisieren.

Signal-Rausch-Verhältnis

Für statische Versuchspläne können Sie eine Auswahl unter vier Signal-Rausch-Verhältnissen treffen. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist das Signal-Rausch-Verhältnis in einem Taguchi-Versuchsplan?.

Größer ist besser: Wählen Sie diese Option aus, wenn das Ziel darin besteht, die Antwortvariable zu maximieren.
Nominal ist am besten: Wählen Sie diese Option aus, wenn das Ziel darin besteht, die Antwortvariable an einen Sollwert heranzuführen, und dem Signal-Rausch-Verhältnis (S/N-Verhältnis) ausschließlich Standardabweichungen zugrunde gelegt werden sollen.
Nominal ist am besten: Wählen Sie diese Option aus, wenn das Ziel darin besteht, die Antwortvariable an einen Sollwert heranzuführen, und dem Signal-Rausch-Verhältnis (S/N-Verhältnis) Mittelwerte und Standardabweichungen zugrunde gelegt werden sollen (Standardeinstellung).
- Korrigierte Formel für "Nominal ist am besten" verwenden: Wählen Sie diese Option aus, wenn die korrigierte Formel verwendet werden soll. Um die Formel für „Nominal ist am besten“ und die korrigierten Formel zu vergleichen, wechseln Sie zu Methoden und Formeln für Taguchi-Versuchsplan analysieren, und klicken Sie auf Signal-Rausch-Verhältnis für statische Versuchspläne.
Kleiner ist besser: Wählen Sie diese Option aus, wenn das Ziel darin besteht, die Antwortvariable zu minimieren.

Ln(s) für alle Ausgaben der Standardabweichung verwenden

Verwenden Sie die die mit dem natürlichen Logarithmus transformierten Standardabweichungen als Antwortvariable in der Antworttabelle, in den Ergebnissen der Regression/ANOVA sowie im Haupteffektediagramm und im Wechselwirkungsdiagramm.

Erwägen Sie aus den folgenden Gründen, die Transformation mit dem natürlichen Logarithmus für die Standardabweichung zu verwenden:

Die Streuung der Standardabweichungen soll stabilisiert werden.
Es werden negative angepasste Werte vermieden, die bei Verwendung von nicht transformierten Standardabweichungen auftreten können. Bei einer Log-Transformation sind alle angepassten Werte positiv, wodurch sie intuitiver sind.
Es werden multiplikative Effekte auf die Streuung vermieden. Wenn Sie diese Option auswählen, werden multiplikative in additive Effekte transformiert, die sich für lineare Modelle besser eignen.