En utilisant les valeurs des trois variables de fonction de puissance que vous avez entrées, Minitab calcule le nombre de répétitions, l'effectif de l'échantillon, la puissance du plan ou le nombre de points centraux.
Si vous entrez le nombre de répétitions, la valeur de puissance et le nombre de points centraux, Minitab calcule l'effet. L'effet est la différence entre les moyennes de la variable de réponse aux niveaux supérieur et inférieur d'un facteur, que le plan doit détecter. Cette différence peut être le résultat d'un facteur isolé (effet principal) ou d'une combinaison de facteurs (interaction).
Si vous entrez le nombre de répétitions, l'effectif d'échantillon et la valeur de puissance, Minitab calcule le nombre de points centraux. Les points centraux représentent les essais expérimentaux avec tous les niveaux des facteurs définis à mi‑chemin entre les valeurs minimales et maximales. Ils permettent principalement de détecter les effets de courbure, mais ajouter davantage de points centraux peut également augmenter légèrement la puissance.
Facteurs : | 15 | Plan de base : | 15; 32 |
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Blocs : | aucun |
Points centraux | Effet | Répliques | Nombre total d'essais | Puissance cible | Puissance réelle |
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0 | 2,0 | 1 | 32 | 0,8 | 0,877445 |
0 | 2,0 | 2 | 64 | 0,9 | 0,995974 |
0 | 0,9 | 4 | 128 | 0,8 | 0,843529 |
0 | 0,9 | 5 | 160 | 0,9 | 0,914018 |
Dans ces résultats, Minitab calcule le nombre de répétitions nécessaires pour atteindre la puissance cible. Le plan qui détecte un effet de 2 avec une puissance de 0,8 nécessite 1 répétition. Pour atteindre une puissance de 0,9, le plan nécessite 2 répétitions. La puissance réelle avec 2 répétitions est supérieure à 0,99. Il s'agit de la plus petite valeur de puissance supérieure ou égale à 0,9 et elle peut être obtenue en utilisant un nombre entier de répétitions. Pour détecter le plus petit effet de 0,9 avec une puissance de 0,8, le plan nécessite 4 répétitions. Pour détecter le plus petit effet de 0,9 avec une puissance de 0,9, le plan nécessite 5 répétitions.
La courbe de puissance vous permet d'évaluer les propriétés adaptées pour le plan.
La courbe de puissance représente la relation entre la puissance et l'effectif de l'échantillon pour toutes les combinaisons de points centraux et de répétitions. Chaque symbole sur la courbe de puissance représente une valeur calculée en fonction des propriétés saisies. Par exemple, si vous entrez un nombre de répétitions, une valeur de puissance et un nombre de points centraux, Minitab calcule l'importance correspondante de l'effet et affiche la valeur calculée sur le graphique pour la combinaison de répétitions et de points centraux. Pour la résolution des répétitions ou des points centraux, le diagramme inclut également les courbes d'autres combinaisons de répétitions et de points centraux comprises dans les combinaisons atteignant la puissance cible. Le diagramme ne contient pas les courbes dans les cas où les degrés de liberté sont insuffisants pour déterminer la signification statistique.
Examinez les valeurs sur la courbe pour déterminer l'importance de l'effet détectée par l'expérience à une valeur de puissance, un nombre de sommets et un nombre de points centraux spécifiques. La valeur de puissance 0,9 est généralement appropriée. Toutefois, certains spécialistes considèrent que la valeur 0,8 est adéquate. Si un plan offre une puissance inférieure, il se peut que vous ne puissiez pas détecter un effet significatif sur le plan pratique. L'augmentation du nombre de répétitions augmente la puissance du plan. Le nombre d'essais expérimentaux doit être suffisant dans le plan pour pouvoir atteindre la puissance adéquate. Un plan offre une plus grande puissance de détection d'un grand effet qu'un effet moins important.