Minitab에서 2-수준 요인 설계에 중앙점을 추가하는 방법

Adding center points to a two-level factorial design can let you detect curvature in the fitted data. If there is curvature that involves the center of the design, the average response at the center point is either higher or lower than the average response of all of the factorial (corner) points.

The way Minitab adds center points to the design depends on whether you have text, numeric, or a combination of text and numeric factors. Here is how Minitab adds center points:
  • 모든 요인이 숫자 유형이고,
    • 설계에 블럭이 없는 경우 지정된 수의 중앙점을 설계에 추가합니다.
    • 설계에 블럭이 있는 경우 지정된 수의 중앙점을 각 블럭에 추가합니다.
  • 설계의 모든 요인이 텍스트 유형인 경우 중앙점을 추가할 수 없습니다.
  • When you have a combination of numeric and text factors, there is no true center to the design. In this case, center points are called pseudo-center points. When the design:
    • 설계에 블럭이 없는 경우 텍스트 요인 수준의 각 조합에 대해 지정된 수의 중앙점을 추가합니다. Q개의 텍스트 요인이 있는 경우 전체적으로 중앙점 개수의 2Q배가 추가됩니다.
    • 설계에 블럭이 있는 경우 텍스트 요인 수준의 각 조합에 대해 지정된 수의 중앙점을 각 블럭에 추가합니다. Q개의 텍스트 요인이 있는 경우 각 블럭에서 중앙점 개수의 2Q배가 추가됩니다.
For example, consider a 23 design with blocks. Factors A and C are numeric with levels 0, 10 and .2, .3, respectively. Factor B is text identifying whether a catalyst exists or not. If you specify 3 center points in the Designs sub-dialog box, Minitab adds a total of 2 x 3 = 6 pseudo-center points, three points for the low level of factor B and three for the high level. These six points are:
요인 A 요인 B 요인 C
5 있음 0.25
5 있음 0.25
5 있음 0.25
5 없음 0.25
5 없음 0.25
5 없음 0.25

그런 다음 3개 요인이 텍스트이고 블럭이 2개인, 블럭이 있는 25 설계를 가정합니다. 이 경우의 텍스트 수준의 조합 수는 2 x 2 x 2 = 8이며, 각 블럭에 중앙점을 두 개씩 지정하면 두 블럭 각각에 8 x 2 = 16개의 유사 중앙점이 추가됩니다.

참고

분할구 설계에서는 중앙점을 사용할 수 없습니다.

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