Plackett-Burman 설계에 대한 검정력 및 표본 크기에 대한 데이터 입력

통계분석 > 검정력 및 표본 크기 > Plackett-Burman 설계

검정력과 표본 크기 계산을 위한 데이터를 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 요인 수에 실험에서 제어하려는 변수의 수를 입력합니다. 변수의 수는 2와 47 사이여야 합니다.
  2. 꼭지점 수에서 요인이 낮은 수준 또는 높은 수준으로 설정될 때 수행할 실험 런의 수를 선택합니다.
    참고

    요인 설계 생성을 사용하여 만들 수 없는 일부 설계에 대해 결과를 생성할 수 있습니다. 해가 더 높은 2-수준 요인 설계가 존재하기 때문에 이 설계에는 요인 수가 2~15개, 구석점이 32개인 Plackett-Burman 설계가 포함됩니다.

  3. 다음 검정력 함수 변수 중 세 개에 대한 값을 지정합니다. 계산할 변수를 공백으로 둡니다.
    • 반복실험: 각 구석점을 설정하는 횟수를 지정하려면 양의 정수를 하나 이상 입력합니다. 예를 들어, 각 구석점을 두 번 설정하는 효과를 계산하려면 2를 입력합니다. 여러 반복실험 횟수의 효과를 평가하려면 여러 개의 값을 입력합니다. 반복실험 횟수가 많으면 효과를 탐지하기 위한 검정력이 증가하고 예측의 정밀도가 증가할 수 있습니다.

    • 효과: 요인의 낮은 수준과 높은 수준 간에 탐지하려는 평균 반응의 차이를 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다. 일반적으로 현재 연구에서 실제적인 결과가 있는 가장 작은 효과를 입력합니다. 예를 들어, 이 평균 간의 차이를 탐지하는 것이 중요하고 5보다 작은 차이는 덜 중요한 경우 5를 입력합니다.

    • 검정력 값: 실험의 원하는 검정력을 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다. 일반적인 값은 0.8과 0.9입니다. 예를 들어, 검정에서 90%의 확률로 높고 낮은 요인 설정 간의 실제 차이를 탐지하기 위해 0.9를 입력합니다.

    • 중앙점 수: 요인이 중간 설정인 상태에서 실험 런의 수를 지정하려면 음이 아닌 정수를 하나 이상 입력합니다.

      설계의 일반적인 중앙점 수는 보통 검정력 외의 다른 고려사항에 따라 다릅니다. 예를 들어, 중앙점을 사용하여 요인과 반응 간의 곡선 형태 관계를 확인할 수 있습니다. 가장 일반적으로 권장되는 방법은 설계에서 3개 이상의 중앙점을 사용하는 것입니다.

  4. 표준 편차에 반복된 실험 런에서의 반응 측정값의 표준 편차를 입력합니다. 일반적으로 관련 연구, 시험 연구 또는 주제 관련 지식에서 이 값을 추정합니다. Minitab에서 이미 분산 분석표를 생성하는 분석을 수행한 경우 오차에 대한 수정 평균 제곱의 제곱근을 사용할 수 있습니다. 1을 입력할 수도 있습니다. 1을 입력하면 효과 크기가 반응 변수의 단위 대신 표준 편차의 배수입니다. 예를 들어 효과 크기를 2, 표준 편차를 1로 지정하는 경우 2 표준 편차 크기의 효과가 계산됩니다.
이 사이트를 사용하면 분석 및 사용자 개인 컨텐츠에 대한 쿠키 사용에 동의하는 것입니다.  당사의 개인정보 보호정책을 확인하십시오