다변량 차트에 대한 주요 결과 해석

다변량 차트를 해석하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1단계: 데이터의 변동 조사

순환 변동 및 요인 간 교호작용 등 데이터의 변동을 조사하려면 다변량 차트를 임시 도구로 사용합니다.

다변량 차트는 각 요인의 각 요인 수준에서 평균을 표시합니다. Minitab에서 각 다변량 차트는 최대 네 개의 요인을 표시할 수 있습니다. Minitab에서는 다른 색상을 사용하여 평균을 표시하고 각 요인에 대한 선을 연결합니다.

이 차트는 측정 시스템에 걸쳐 여러 공장에서 평균 온도의 패턴을 나타냅니다. 대부분의 측정 시스템(1, 3, 4)의 경우 평균 온도는 공장 요인의 수준 2에서 가장 높습니다. 모든 측정 시스템의 경우 수준 3에서 평균 온도가 가장 낮습니다. 또한 평균 연결선은 측정 시스템 4의 평균이 다른 세 측정 시스템의 평균보다 낮다는 것을 보여줍니다.

2단계: 교호작용 확인

다변량 차트는 교호작용을 식별하기 위해 자주 사용됩니다. 교호작용은 반응 변수의 요인이 한 수준에서 다른 수준으로 변경되는 것이 다른 요인의 수준에 따라 달라질 경우에 발생합니다.

예를 들어, 한 제조업체가 온도 설정이 세 가지인 두 기계에서 플라스틱 파이프를 생산한다고 가정합니다. 예를 들어, 파이프 지름이 여러 온도 설정에서 기계 간에 다르게 변동될 경우 기계와 온도 간에 교호작용이 존재할 수도 있습니다.

다변량 차트는 기계와 온도 설정 간에 가능한 교호작용을 나타냅니다. 기계 1의 설정 2와 설정 3에서 생산된 파이프의 지름은 크고 기계 1의 설정 1에서 생산된 파이프의 지름은 작습니다. 데이터는 지름이 여러 온도 설정에서 기계 간에 다르게 변동하여 교호작용이 있음을 보여줍니다.

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