변동성 분석을 위한 반응인자 사전 처리 개요

반복측정 또는 반복실험 반응의 표준 편차를 계산하고 저장하려면 변동성 분석을 위한 반응인자 사전 처리을 사용합니다. 그런 다음 변동성 분석을 사용하여 여러 요인 설정 간에 표준 편차의 차이를 탐지할 수 있습니다. 이 분석을 통해 변동이 적은 요인 설정을 식별할 수 있습니다. 변동성 분석을 위한 반응 사전 처리를 사용하려면 먼저 2-수준 요인 설계를 생성하거나 2-수준 요인 설계를 정의하고 워크시트에 반응 데이터를 입력해야 합니다.

또한 변동성 분석을 위한 반응인자 사전 처리을 사용하여 다음 작업을 수행할 수도 있습니다.
  • 요인 설계 분석을 사용하여 분석할 수 있도록 반복측정 측정값의 평균 계산 및 저장
  • 변동성 분석을 사용할 수 있도록 Minitab에 이미 저장된 표준 편차 및 표본 크기 정의

변동성 분석을 위한 반응인자 사전 처리에서 저장하는 표준 편차를 다른 실험계획법 도구(예: 등고선도반응 최적화 도구에서 분석할 반응 변수로 사용할 수 있습니다. 데이터 분석에 대한 자세한 내용은 위치 효과와 산포 효과 분석에서 확인하십시오.

예를 들어, 한 엔지니어가 시간, 반응 온도 및 촉매 유형이 수율의 변동성에 미치는 영향을 조사하려고 합니다. 엔지니어는 4번의 반복실험이 포함되는 2-수준 요인 설계를 생성합니다. 데이터를 수집한 후 엔지니어는 변동성 분석을 위한 반응인자 사전 처리을 사용하여 각 요인 설정 수준 조합에서 반복실험의 표준 편차를 계산하고 저장합니다. 그런 다음 엔지니어는 변동성 분석을 사용하여 더 일정한 수율을 산출하는 요인 설정을 확인할 수 있습니다.

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