한 식품 실험실의 연구자가 맛을 개선하고, 빵에 적셔지는 퐁듀의 양을 극대화하고, 냄비 바닥에 눌어붙는 양을 최소화하여 치즈 퐁듀의 요리법을 개선하려고 합니다. 연구자는 혼합물 및 식탁에 올릴 때 온도의 효과를 조사하기 위해 꼭지점 혼합물 실험을 설계합니다.

  1. 표본 데이터를 엽니다 퐁듀%20요리법.MTW.
  2. 통계분석 > 실험계획법 > 혼합 > 혼합 설계 분석을 선택합니다.
  3. 반응을 입력합니다.
  4. 모형 유형 아래에서 혼합물 성분 및 공정 변수을 선택합니다.
  5. 성분 분석 아래에서 비율을 선택합니다.
  6. 모형 적합 방법 아래에서 혼합물 회귀을 선택합니다.
  7. 을 클릭합니다.
  8. 화살표를 사용하여 다음 항을 선택 항: 에멘탈, 그뤼에르, 국물, AB, BC, A*X1, B*X1, C*X1으로 이동합니다.
  9. 확인을 클릭한 다음 그래프을 클릭합니다.
  10. 잔차 그림 아래에서 네 개 모두을 선택합니다.
  11. 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.

결과 해석

p-값이 유의 수준 0.05보다 작기 때문에 연구자들은 교호작용 효과가 통계적으로 유의하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

두 성분의 교호작용 항의 계수가 양이면 두 성분 혼합이 서로 상승 작용을 한다는 것을 나타냅니다. 즉, 혼합에 대한 평균 맛 점수가 각 순수 혼합물에 대한 두 맛 점수의 단순 평균을 계산하여 얻는 값보다 큽니다.

또한 재료와 공정 변수 온도 간의 교호작용은 혼합의 맛 점수가 식탁에 올릴 때의 온도에 따라 달라진다는 것을 나타냅니다.

R2 값은 모형이 맛의 변동 중 99.98%를 설명한다는 것을 보여줍니다. 이는 모형이 데이터를 매우 잘 적합시킨다는 것을 나타냅니다.

성분 및 공정 변수와 반응의 관계를 추가 조사하려면 등고선도, 표면도반응 궤적도을 사용하십시오.

* 오류 * 숫자의 소수점 두 자리.

* 오류 * 열에 데이터가 없습니다.

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