多変量管理図の主要な結果を解釈する

多変量管理図を解釈するには、次の手順を実行します。

ステップ1: データの変動を調べる

周期的な変動や因子間の交互作用などのデータの変動を調査するには、予備ツールとして多変量管理図を使用します。

多変量管理図には、各因子の各水準における平均値が表示されます。Minitabでは、各多変量管理図に因子を4つまで表示できます。Minitabでは、因子ごとに異なる色を使用して平均値と結線を示します。

この管理図は、すべての作業者に渡って、工場ごとに平均温度にパターンがあることを示しています。ほとんどの作業者(1、3、および4)の場合に、平均温度は工場因子の水準2で最高になっています。すべての作業者の場合に、水準3で最低平均温度になっています。また、平均結線は、作業者4の平均が他の3人の作業者の平均より低いことを示しています。

ステップ2: 交互作用を探す

多くの場合、多変量管理図を使用して交互作用を特定します。交互作用は、因子のある水準から別の水準への移行による応答の変化が、他の因子の水準に従属する場合に発生します。

たとえば、ある製造会社が3種類の温度設定が可能な2台の異なる機械でプラスティック製のパイプを製造するとします。仮に1台の機械において、他の機械の場合と異なり、温度設定の違いによるパイプ径の変動が生じる場合は、機械と温度の間に交互作用が存在する可能性があります。

この多変量管理図は、機械と温度設定の間に交互作用が存在する可能性があることを示しています。機械1の設定2および3では直径が大きくなっていますが、機械1の設定1では直径が小さくなっています。このデータは、異なる機械において、温度設定が異なると直径が変動することを示しており、これは交互作用の存在を示唆します。

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