요인 설계를 사용한 요인 그림의 예

한 건축 제품 제조업체의 재료 엔지니어가 새로운 절연 제품을 개발 중입니다. 이 엔지니어는 절연체의 강도, 밀도 및 절연 값에 영향을 미치는 여러 요인을 평가하기 위해 2-수준 완전 요인 실험을 설계합니다.

엔지니어가 요인 설계 모형을 적합한 다음 효과를 더 잘 이해하기 위해 요인 그림을 사용합니다.

  1. 표본 데이터절연특성_모형.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 실험계획법 > 요인 > 요인 그림을 선택합니다.
  3. 반응 변수에서 절연을 선택합니다.
  4. 그림에 포함할 변수 아래에서 재료, 주입 온도냉각 온도사용 가능 리스트에서 선택됨 리스트로 옮깁니다.
  5. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

교호작용도에는 절연 값 대 재료, 주입 온도 및 냉각 온도 조합의 적합 평균이 표시됩니다. 이 그림은 선이 모두 평행하지 않기 때문에 분명한 교호작용 효과를 보여주며, 이는 절연 값과 각 요인의 관계가 다른 요인의 설정에 따라 달라진다는 것을 의미합니다. 요인 설계 분석의 결과는 재료*냉각 온도 및 주입 온도*냉각 온도 간에 대한 교호작용이 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다.

재료*냉각 온도 교호작용에 대한 그림은 공식 1의 절연에 대한 냉각 온도의 효과가 공식 2보다 크다는 것을 보여줍니다.

절연 값과 주입 온도 간의 관계는 냉각 온도에 따라 달라집니다. 제품이 주입 온도 85에서 제조된 경우 두 냉각 온도에 대한 절연 값이 거의 같습니다. 그러나 주입 온도 100에서는 냉각 온도가 상당히 다른 절연 값과 연관이 있습니다. 주입 온도 100과 냉각 온도 45가 가장 높은 절연 값과 연관이 있습니다.

주효과도에는 각 범주형 변수의 각 수준에 대한 적합 평균이 표시됩니다. 선이 수평하지 않기 때문에 이러한 모든 변수에 대해 주효과가 존재합니다. 요인 설계 분석의 결과 주효과가 모두 통계적으로 유의하다는 것이 확인됩니다. 그러나 교호작용 효과가 통계적으로 유의하기 때문에 주효과도가 오해를 일으킬 소지가 있습니다. 따라서 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석할 수 없습니다.

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