혼합물 설계 분석에 대한 데이터 입력

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분석하려는 데이터 열 및 모형을 적합할 방법을 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 반응에 요인을 사용하여 설명하거나 예측할 숫자 데이터의 열을 입력합니다. 반응을 두 개 이상 입력하면 Minitab에서 각 반응에 대해 별도의 모형을 적합합니다. 반응은 Y 변수라고도 합니다.
  2. 모형 유형 아래에서 적합할 모형의 유형을 선택합니다.
    • 혼합물 성분만: 혼합물의 성분 비율에 따라서만 반응이 달라지는 것으로 간주합니다. 예를 들어, 페인트의 색상은 혼합물에 사용된 안료의 비율에 따라서만 달라집니다
    • 혼합물 성분 및 공정 변수: 성분과 공정 변수의 상대적인 비율에 따라서만 반응이 달라지는 것으로 간주합니다. 여기서 공정 변수는 혼합물의 부분은 아니지만, 혼합물의 혼합 속성에 영향을 미칠 수 있는 실험 요인입니다. 예를 들어, 케이크의 맛은 케이크 믹스 성분의 비율 및 케이크를 굽는 시간과 온도에 의존합니다.
    • 혼합물 양 실험: 성분의 비율과 혼합물의 양에 따라 반응이 달라지는 것으로 간주합니다. 예를 들어, 농작물의 수확량은 살충제 성분의 비율과 살포된 살충제 양에 따라 결정됩니다.
  3. 성분 분석 아래에서 모형의 성분을 표현할 방법을 선택합니다. 비율 또는 유사 성분을 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 혼합물 설계에서 데이터를 나타내기 위한 양, 비율 및 유사 성분 척도에서 확인하십시오.
  4. 모형 적합 방법 아래에서 대화 상자에서 지정한 모든 항을 사용하여 모형을 적합할 것인지 또는 단계적 절차를 사용하여 지정한 항의 유용한 부분 집합을 식별할 것인지 여부를 선택합니다. 단계적 절차에 대한 자세한 내용은 단계적 회귀 분석의 기본사항에서 확인하십시오.
    • 혼합물 회귀: 대화 상자에서 지정하는 모든 항을 사용하여 모형을 적합합니다.
    • 단계적 회귀 분석: 이 절차는 대화 상자에서 지정하는 항의 유용한 부분 집합을 식별하기 위해 모형에서 항을 제거하거나 추가합니다.
    • 전진 선택: 이 절차는 빈 모형으로 시작하거나 또는 사용자가 초기 모형에 포함하도록 지정한 항을 포함합니다. 그런 다음 Minitab이 각 단계에서 가장 유의한 항을 추가합니다.
    • 후진 제거: 이 절차는 모형에 모든 잠재적 항을 포함한 상태에서 시작하여 각 단계에서 가장 유의하지 않은 항을 제거합니다.
이 워크시트에서는 이 반응이고 맛 점수가 포함됩니다. 에멘탈, 그뤼에르수프는 성분입니다. 이 열들의 값은 혼합물 비율입니다. 이 설계에서 각 행의 비율 합은 1입니다. 온도는 공정 변수입니다.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
표준 순서 런 순서 점 유형 블럭 에멘탈 그뤼에르 수프 온도
1 16 1 1 0.60 0.00 0.40 80 55
2 1 1 1 0.40 0.00 0.60 80 32
3 10 1 1 0.30 0.30 0.40 80 85
4 15 1 1 0.20 0.20 0.60 80 52
5 13 0 1 0.375 0.125 0.50 80 57
6 11 -1 1 0.4875 0.0625 0.45 80 56
7 2 -1 1 0.3875 0.0625 0.55 80 45
8 9 -1 1 0.3375 0.2125 0.45 80 71
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