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l'échantillon > Plan factoriel à 2 niveaux > Plan
Nombre de blocs
Saisissez un nombre entier non négatif correspondant au nombre de blocs du plan. Le nombre de blocs doit se diviser uniformément comme suit : nombre de sommets multiplié par nombre de répliques. Si vous indiquez le nombre de répliques, cette propriété doit être vraie pour tous les nombres de répliques. Si vous laissez le nombre de répliques vide, les résultats ont cette propriété. Pour déterminer le nombre maximal de blocs pour une seule réplique d'un plan, reportez-vous à la rubrique Plans factoriels à 2 niveaux disponibles. Pour les cas complexes, vous pouvez déterminer les nombres valides de blocs en créant le plan dans Minitab.
Nombre de termes omis dans le modèle
Entrez un nombre entier non négatif. Les termes sont omis dans le plus grand modèle pouvant être ajusté. Dans le plus grand modèle, le nombre de termes et le nombre de sommets uniques sont identiques. Si le plan comporte 1 réplique et 0 point central, vous devez omettre au moins 1 terme dans le modèle. Si le plan comporte 1 réplique, 1 point central et que vous incluez le terme correspondant aux points centraux, vous devez omettre au moins 1 terme dans le modèle. Dans les autres cas, vous pouvez omettre les termes afin d'effectuer des calculs pour les modèles réduits. Les calculs sont plus prudents lorsque vous omettez le moins de termes possible. Pour plus d'informations, accédez à Procédure - Calcul du nombre de termes à omettre dans le modèle pour les calculs de la puissance et de l'effectif d'échantillon pour un plan factoriel à 2 niveaux.
Inclure le terme pour les points centraux dans le modèle
En général, vous incluez un terme pour les points centraux lorsque le plan contient des points centraux. Le terme "points centraux" sépare l'écart dû à la courbure de l'écart que le modèle n'explique pas. Cette séparation produit une estimation plus précise de l'écart que le modèle n'explique pas lorsque l'écart dû à la courbure est différent de zéro. Vous pouvez exclure le terme des points centraux si vous n'utilisez pas les points centraux pour l'écart du modèle dû à la courbure. Par exemple, vous répétez les points centraux pour fournir une estimation d'erreur pure lorsque vous ne pouvez pas répéter tous les sommets.
Inclure les blocs dans le modèle
En général, vous incluez des blocs dans le modèle si vous prévoyez de collecter des données dans des blocs. Vous pouvez exclure les blocs du modèle pour ignorer tout effet de bloc. C'est par exemple le cas si vous avez déjà analysé le plan et que l'effet de bloc n'était pas statistiquement significatif ou si vous souhaitez observer l'effet sur les calculs lorsque vous ignorez des blocs. Pour plus d'informations sur la définition d'un bloc, reportez-vous à la rubrique Qu'est-ce qu'un bloc ?.
