한 식품 실험실의 연구자가 맛을 개선하고, 빵에 적셔지는 퐁듀의 양을 극대화하고, 냄비 바닥에 눌어붙는 양을 최소화하여 치즈 퐁듀의 요리법을 개선하려고 합니다. 연구자는 혼합물 및 식탁에 올릴 때 온도의 효과를 조사하기 위해 꼭지점 혼합물 실험을 설계합니다.

  1. 표본 데이터%ED%90%81%EB%93%80%20%EC%9A%94%EB%A6%AC%EB%B2%95.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 실험계획법 > 혼합 > 혼합 설계 분석을 선택합니다.
  3. 반응을 입력합니다.
  4. 모형 유형에서 혼합물 성분 및 공정 변수을 선택합니다.
  5. 성분 분석에서 비율을 선택합니다.
  6. 모형 적합 방법에서 혼합물 회귀을 선택합니다.
  7. 을 클릭합니다.
  8. 화살표를 사용하여 다음 항을 선택 항: 에멘탈, 그뤼에르, 국물, AB, BC, A*X1, C*X1으로 이동합니다.
  9. 확인을 클릭한 다음 그래프을 클릭합니다.
  10. 잔차 그림 아래에서 네 개 모두을 선택합니다.
  11. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

결과 해석

p-값이 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 연구자들은 교호작용 효과가 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

두 성분의 교호작용 항의 계수가 양이면 두 성분 혼합이 서로 상승 작용을 한다는 것을 나타냅니다. 즉, 혼합에 대한 평균 맛 점수가 각 순수 혼합물에 대한 두 맛 점수의 단순 평균을 계산하여 얻는 값보다 큽니다.

또한 재료와 공정 변수 온도 간의 교호작용은 혼합의 맛 점수가 식탁에 올릴 때의 온도에 따라 달라진다는 것을 나타냅니다.

R2 값은 모형이 맛의 변동 중 99.98%를 설명한다는 것을 보여줍니다. 이는 모형이 데이터를 매우 잘 적합시킨다는 것을 나타냅니다.

성분 및 공정 변수와 반응의 관계를 추가 조사하려면 등고선도, 표면도반응 궤적도을 사용하십시오.

혼합에 대한 회귀 분석: 맛 대 에멘탈, 그뤼에르, 국물, 온도

맛(성분 비율)에 대한 추정된 회귀 계수 항 계수 SE 계수 T-값 P-값 VIF 에멘탈 104.874 0.667 * * 15.94 그뤼에르 175.08 5.89 * * 203.46 국물 -8.810 0.659 * * 26.04 에멘탈*그뤼에르 59.2 10.3 5.75 0.000 57.33 그뤼에르*국물 30.04 9.00 3.34 0.008 109.44 에멘탈*온도 4.500 0.475 9.48 0.000 8.09 그뤼에르*온도 4.500 0.679 6.62 0.000 2.71 국물*온도 4.500 0.443 10.16 0.000 11.76 코드화된 공정 변수에 대한 계수가 계산됩니다.
모형 요약 S R-제곱 R-제곱(수정) PRESS R-제곱(예측) 0.276960 99.98% 99.97% 2.65322 99.93%
맛에 대한 분산 분석(성분 비율) 출처 DF Seq SS Adj SS Adj MS F-값 P-값 회귀 분석 7 3924.18 3924.18 560.597 7308.30 0.000 성분만 선형 2 3557.10 741.33 370.664 4832.22 0.000 2차 2 2.58 2.58 1.289 16.80 0.001 에멘탈*그뤼에르 1 1.72 2.53 2.532 33.01 0.000 그뤼에르*국물 1 0.85 0.85 0.855 11.14 0.008 성분 * 온도 선형 3 364.50 364.50 121.500 1583.95 0.000 에멘탈*온도 1 335.51 6.89 6.887 89.79 0.000 그뤼에르*온도 1 21.07 3.37 3.365 43.87 0.000 국물*온도 1 7.92 7.92 7.924 103.30 0.000 잔차 오차 10 0.77 0.77 0.077 총계 17 3924.94
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