프로빗 분석에 대한 데이터 입력

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데이터 입력

데이터를 가장 잘 설명하는 옵션을 선택하십시오.

사건/시행 형식의 반응

데이터가 각 스트레스 수준의 사건(고장) 발생 횟수 및 전체 시행 횟수를 나타내는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 사건 발생 횟수에 사건(고장) 발생 횟수가 포함되어 있는 열을 입력합니다.
  2. 시행 횟수에 각 스트레스 수준에서 검사된 전체 품목 수가 포함되어 있는 열을 입력합니다.
  3. 스트레스(자극)에 스트레스 또는 자극 수준의 열을 입력합니다.
  4. 요인을 포함하려면 요인(옵션)에 열을 입력합니다. 요인은 그룹 분류와 같이 (스트레스 또는 자극 외에) 고장 반응에 영향을 미칠 수도 있는 추가 범주형 변수입니다.
이 워크시트의 온도 열에는 스트레스 수준이 포함됩니다. 고장 열에는 스트레스 수준에서 고장난 품목 수인 사건 발생 횟수가 포함됩니다. 시행 열에는 각 수준에서 검사된 전체 품목 수가 포함됩니다. 예를 들어, 140도의 온도에서 10개 중 7개의 품목이 고장났습니다(7개의 사건).
C1 C2 C3
온도 고장 시행
80 2 10
120 4 10
140 7 10
160 9 10

반응/빈도 형식의 반응

데이터가 각 스트레스 수준에서 고장난 품목 수 및 생존한 품목 수를 나타내는 경우 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 반응에 각 품목이 고장났는지 또는 생존했는지 여부를 나타내는 열을 입력합니다.
  2. 각 반응에 대한 카운트가 있는 경우 빈도(옵션)에 각 수준에서 고장나고 생존한 품목 수를 나타내는 열을 입력합니다.
  3. 스트레스(자극)에 스트레스 또는 자극 수준의 열을 입력합니다.
  4. 요인을 포함하려면 요인(옵션)에 열을 입력합니다. 요인은 그룹 분류와 같이 (스트레스 또는 자극 외에) 고장 반응에 영향을 미칠 수도 있는 추가 범주형 변수입니다.
이 워크시트의 온도 열에는 스트레스 수준이 포함됩니다. 반응 열에는 각 품목이 고장났는지 여부를 나타내는 값이 포함됩니다. 값이 높을수록 사건(품목 고장)에 해당합니다. 카운트 열은 특정 반응이 발생한 횟수를 나타냅니다. 예를 들어, 160도의 온도에서 9개의 단위가 고장나고(9개의 사건) 1개의 단위가 고장나지 않았습니다(1개의 비사건).
C1 C2 C3
온도 반응값 카운트
80 1 2
80 0 8
120 1 4
120 0 6
140 1 7
140 0 3
160 1 9
160 0 1

가정된 분포

데이터를 모형화할 분포를 선택합니다. 공정 지식을 기반으로 결정을 내리거나 확률도를 사용하여 모형 적합치를 평가합니다. 자세한 내용은 신뢰도 분석을 위한 분포 적합에서 확인하십시오.

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