Der Techniker möchte untersuchen, wie sich mehrere Prädiktoren auf Verfärbungsfehler an Kunstharzteilen auswirken. Da die Antwortvariable die Häufigkeit des Auftretens eines Ereignisses in einem endlichen Beobachtungsraum beschreibt, passt der Techniker ein Poisson-Modell an.
Der Techniker passt das Poisson-Modell an und verwendet ein Wirkungsflächendiagramm, um die Beziehung zwischen den angepassten Werten der Verfärbungsfehler und den Einstellungen für die Stunden seit der letzten Reinigung und die Durchleitungstemperatur zu veranschaulichen.
- Öffnen Sie die Beispieldaten Harzfehler.MTW.
- Wählen Sie aus.
- Wählen Sie im Feld Antwort die Option Verfärbungsfehler aus.
- Wählen Sie unter aus Ein Paar von Variablen für einzelnes Diagramm auswählen, und Temperatur X-Achse wählen Sie Stunden seit Reinigung aus Y-Achse aus.
- Klicken Sie auf OK.
Interpretieren der Ergebnisse
Minitab verwendet das gespeicherte Modell, um das Wirkungsflächendiagramm zu erstellen. Die geringste Anzahl Fehler befindet sich unten rechts im Diagramm, was höheren Temperaturen und kürzeren Zeiten seit der letzten Reinigung entspricht. Der dritte Prädiktor, „Schraubengröße“, ist ein kategorialer Prädiktor, der im Diagramm nicht angezeigt wird. Minitab hält den Wert für die Schraubengröße beim Berechnen der angepassten Werte der Antwortvariablen für die Fehleranzahl konstant auf „groß“.
Nach der Auswertung dieses Diagramms kann der Analytiker die Schraubengröße von „groß“ in „klein“ ändern und die Anzahl der Fehler im neuen Diagramm als Vergleich heranziehen.
