일반 다변량 분산 분석

한 자동차 부품 공급업체에서 자신들이 공급하는 차문 잠금 장치의 유용성과 품질을 평가합니다. 잠금 장치는 세 공장에서 두 가지 방법을 사용하여 제조됩니다. 생산 관리자는 생산 방법과 공장이 최종 제품에 영향을 미치는지 확인하려고 합니다. 생산 관리자는 각 공장에서 각 방법에 의해 생산되는 잠금 장치를 수집합니다.

관리자는 잠금 장치 표본의 품질과 유용성에 대한 데이터를 수집합니다. 방법과 공장이 동시에 반응 변수에 미치는 영향을 평가하기 위해 일반 다변량 분산 분석을 수행합니다. 관리자는 영향을 더 자세히 조사하기 위해 0.10의 유의 수준을 사용하기로 결정합니다.

  1. 표본 데이터자동차잠금장치등급.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 분산 분석 > 일반 다변량 분산 분석을 선택합니다.
  3. 반응'유용성 등급' '품질 등급'을 입력합니다.
  4. 모형방법공장방법*공장을 입력합니다.
  5. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

생산 방법에 대한 p-값은 0.10 유의 수준에서 통계적으로 유의합니다. 제조 공장에 대한 p-값은 모든 검정에 대해 0.10 유의 수준에서 통계적으로 유의하지 않습니다. 공장과 방법의 교호작용에 대한 p-값은 0.10 유의 수준에서 통계적으로 유의합니다. 교호작용이 통계적으로 유의하기 때문에 방법의 효과는 공장에 따라 다릅니다.
일반 선형 모형: 유용성 등급, 품질 등급 대 방법, 공장

방법에 대한 다변량 분산 분석 검정




DF
기준검정 통계량F분모P
Wilks0.6309916.0822550.000
Lawley-Hotelling 검정0.5848216.0822550.000
Pillai0.3690116.0822550.000
Roy0.58482       
s = 1    m = 0    n = 26.5

공장에 대한 다변량 분산 분석 검정




DF
기준검정 통계량F분모P
Wilks0.891781.62141100.174
Lawley-Hotelling 검정0.119721.61641080.175
Pillai0.109671.62541120.173
Roy0.10400       
s = 2    m = -0.5    n = 26.5

방법*공장에 대한 다변량 분산 분석 검정




DF
기준검정 통계량F분모P
Wilks0.858262.18441100.075
Lawley-Hotelling 검정0.164392.21941080.072
Pillai0.142392.14641120.080
Roy0.15966       
s = 2    m = -0.5    n = 26.5