시나리오 예제

설계에 2개의 요인(요인1, 요인2)이 있다고 가정합니다. 요인1에는 2개의 수준(a, b)이 있고 요인2에는 3개의 수준(x, y, z)이 있습니다. 요인1의 데이터는 C1, 요인2의 데이터는 C2에 있고 반응은 C3에 있습니다. 모형의 요인1, 요인2, 2차 교호작용 요인1*요인2를 사용하여 일반 선형 모형 분석을 수행합니다.

Minitab에서 적합치를 계산하여 워크시트에 저장하는 예제

이 옵션을 사용하면 워크시트의 값을 사용하여 적합치를 결정할 수 있습니다.

  1. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합을 선택합니다.
  2. 반응C3를 입력합니다. 요인요인1 요인2를 입력합니다.
  3. 모형을 클릭합니다. 요인 및 공변량 아래 필드에서 '요인 1''요인 2'를 모두 선택합니다. 교호작용의 최대 차수 옆의 필드에서 2가 선택되어 있는지 확인합니다.
  4. 추가를 클릭한 다음 확인을 클릭합니다.
  5. 저장을 클릭합니다. 적합치을 선택합니다.
  6. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

적합치는 워크시트에서 사용 가능한 다음 FITS1 열에 저장됩니다.

방정식에 코드화된 값을 입력하는 예제

결과에 다음과 같은 계수가 표시된다고 가정합니다.

항                 계수 계수 SE      T      P
상수           8.00  0.5528  14.47  0.00
요인1
a                 -0.6667  0.5528  -1.21  0.273
요인2
x                  5.00  0.7817   6.40  0.001
y                 -2.00  0.7817  -2.56  0.043
요인1*요인2
a       x         -2.8333  0.7817  -3.62  0.011
a       y          1.6667  0.7817   2.13  0.077
  1. 위 표의 계수를 사용하여 다음과 같은 회귀 방정식을 얻을 수 있습니다.

    방정식은 다음과 같습니다.

    Minitab에서 사용하는 기본 코드화 방법을 사용합니다.
    • 요인1이 a인 경우 a = 1을 사용합니다.
    • 요인1이 b인 경우 a = -1을 사용합니다.
    • 요인2가 x인 경우 x = 1 및 y = 0을 사용합니다.
    • 요인2가 y인 경우 x = 0 및 y = 1을 사용합니다.
    • 요인2가 z인 경우 x = -1 및 y = -1을 사용합니다.
  2. 요인 수준을 방정식에 추가합니다.

    데이터 집합에 있는 9번째 행의 요인1 = b, 요인2 = z라고 가정합니다. 적합치는 다음과 같습니다.

    = 8.00 + - 0.6667*-1 + 5.00*-1 - 2.00*-1 - 2.8333*-1*-1 + 1.6667*-1*-1

    = 8.00 + 0.6667 - 5.00 + 2.00 - 2.8333 + 1.6667

    = 4.5

    옵션 1에 설명된 대로 적합치를 저장하기로 선택하면 FITS1 열의 9행(요인1 = b, 요인2 = z)에 4.5가 표시됩니다.

모든 계수를 표시하는 방법

Minitab에서 기본적으로 표시되지 않는 계수를 표시하도록 지정할 수 있습니다.

  1. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 선형 모형 > 일반 선형 모형 적합을 선택합니다.
  2. 반응 열과 요인 열을 입력합니다.
  3. 결과을 클릭하고 계수 옆에 있는 전체 계수 집합을 선택합니다.
  4. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
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