시간 또는 비용 제약으로 인해 런의 완전한 랜덤화가 어려울 때 설계된 실험을 생성하려면 2-수준 분할구 설계 생성을 사용합니다. 최대 7개의 요인이 포함되는 완전 또는 부분 분할구 설계를 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 실험 설계의 분할구 설계 및 변경하기 어려운 요인의 정의에서 확인하십시오.
설계를 생성할 때 Minitab에서 데이터를 수집해야 하는 순서를 보여주는 설계 정보를 워크시트에 저장합니다. 데이터를 수집한 후 요인 설계 분석을 사용하여 데이터를 분석합니다.
예를 들어, 한 대형 제과점의 파티시에들이 새로운 브라우니 요리법을 설계합니다. 과학자들이 초콜릿 유형 두 가지, 설탕 양 두 가지 및 오븐 온도 두 가지를 시험합니다. 오븐 온도는 변경 후 안정될 때까지 시간이 너무 오래 걸리기 때문에 변경하기 어려운 요인입니다. 따라서 파티시에들은 분할구 설계를 사용합니다. 이들은 오븐 온도를 설정하고 오븐에서 동시에 모든 초콜릿과 설탕의 혼합물을 굽습니다. 그런 다음, 파티시에들은 온도를 변경하고 해당 온도에서 모든 초콜릿과 설탕의 혼합물을 랜덤 순서로 굽습니다.
이 Minitab 워크시트에는 분할구 설계의 일부가 나와 있습니다. 파티시에들은 랜덤화된 런 순서가 포함된 런 순서 열에 표시된 순서를 사용하여 데이터를 수집하고 실험을 수행합니다.
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
표준 순서 | 런 순서 | 점 유형 | 블럭 | WP | 온도 | 초콜릿 | 설탕 |
1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 325 | 높음 | 높음 |
2 | 2 | 1 | 1 | 1 | 325 | 낮음 | 낮음 |
5 | 3 | 1 | 1 | 3 | 325 | 높음 | 낮음 |
6 | 4 | 1 | 1 | 3 | 325 | 낮음 | 높음 |
3 | 5 | 1 | 1 | 2 | 350 | 높음 | 높음 |
4 | 6 | 1 | 1 | 2 | 350 | 낮음 | 높음 |
8 | 7 | 1 | 1 | 4 | 350 | 낮음 | 낮음 |
7 | 8 | 1 | 1 | 4 | 350 | 높음 | 낮음 |
파티시에들은 데이터를 수집한 후 워크시트의 빈 열에 반응 데이터를 입력한 다음 설계를 분석합니다.
설계를 생성할 때 선택 가능한 항목은 전체 실험 계획에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 설계된 실험의 단계에서 확인하십시오.