要因計画の分析の平均表

解釈

適合平均が役に立つのは、データ平均が主効果や交互作用効果を識別するものとして十分でない場合があるためです。データ平均間の差は、因子水準の変化に起因する差ではなく、アンバランス型実験条件を表す可能性があります。この問題はバランス型計画の結果を推定することで適合平均により解決できます。

平均表を使って、因子水準の統計的に有意な差を理解します。各グループの平均値は、各母平均の推定値です。項のグループ平均値間の統計的に有意な差を探します。

主効果として、表は各因子内のグループとその平均値が表示されます。交互作用項の場合、表には可能性のある全てのグループの組み合わせが表示されています。交互作用項が統計的に有意な場合は、交互作用の効果を考慮せずに主効果を解釈しないようにしてください。

これらの結果では、平均表は断熱材の強度が材質、射出圧力、射出温度、および冷却温度によってどのように変動するかを表しています。すべての因子は水準0.05において統計的に有意です。しかし、射出温度と冷却温度間の交互作用も水準0.05において統計的に有意なため、交互作用効果を考慮することなしに主効果を解釈しないでください。

たとえば、交互作用項の表は、射出温度が85℃の場合、冷却温度の25℃から45℃への変化は、断熱材の平均強度の6単位分の低下に関連付けられていることを示しています。しかし、射出温度が100℃の場合、冷却温度の25℃から45℃への変化は、断熱材の平均強度の2単位分のみの低下に関連付けられます。

解釈

平均の標準誤差から、適合平均によって推定される母平均の正確さを判定します。

平均の標準誤差の値が小さいほど、母平均の推定値の精度が高いことを示します。通常、標準偏差が大きいと、平均の標準誤差が大きくなり、母平均の推定値の精度が低くなります。サンプルサイズは大きいほど平均の標準誤差が小さくなり、母平均の推定値の精度は高くなります。

解釈

この値は共変量の平均です。因子の適合平均を計算するときは、共変量は平均値のままです。

解釈

標準偏差を使用して、共変量がどの程度平均周辺で変動するかを判断します。因子の適合平均を計算するときは、共変量は平均値のままです。