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한 과학자가 결정 성장을 극대화하기 위한 실험을 실시합니다. 이전 연구에서는 촉매 노출 시간, 촉매 함유율 및 온도가 결정 성장의 변동성을 대부분 설명하는 것으로 확인되었습니다.
과학자는 3개 요인과 2개 블럭에 대한 기본 중심 합성 계획법 설계를 생성하고 요인 수준을 할당하며 설계를 랜덤화합니다.
첫 번째 표는 요인, 런, 블럭 및 반복실험의 전체 수를 포함한 설계 요약을 제공합니다.
설계 표는 각 실험 런에 대한 요인 설정을 코드화된 요인 이름과 수준을 사용하여 표시합니다. 예를 들어 첫 번째 런에서 요인 A와 요인 C는 수준 1에 있고 요인 B는 -1 수준에 있습니다. 요인이 3개인 설계에는 20개의 런이 있습니다. 워크시트에는 요인의 이름과 코드화되지 않은 수준이 표시됩니다.
기본적으로 Minitab은 설계를 랜덤화하므로, 이 설계를 생성하면 런 순서가 출력 예의 순서와 일치하지 않습니다.
| 요인: | 3 | 반복실험: | 1 |
|---|---|---|---|
| 기본 런: | 20 | 전체 런 수: | 20 |
| 기본 블럭: | 2 | 전체 블럭 수: | 2 |
| 꼭지점: | 8 |
|---|---|
| 입방체의 중앙점: | 4 |
| 축 점: | 6 |
| 축의 중앙점: | 2 |
| 런 | 블록 | A | B | C |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1.000 | -1.000 | 1.000 |
| 2 | 1 | -1.000 | -1.000 | -1.000 |
| 3 | 1 | 1.000 | -1.000 | -1.000 |
| 4 | 1 | -1.000 | -1.000 | 1.000 |
| 5 | 1 | 1.000 | 1.000 | 1.000 |
| 6 | 1 | -1.000 | 1.000 | 1.000 |
| 7 | 1 | -1.000 | 1.000 | -1.000 |
| 8 | 1 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 9 | 1 | 1.000 | 1.000 | -1.000 |
| 10 | 1 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 11 | 1 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 12 | 1 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 13 | 2 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 14 | 2 | 1.633 | 0.000 | 0.000 |
| 15 | 2 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| 16 | 2 | 0.000 | -1.633 | 0.000 |
| 17 | 2 | 0.000 | 0.000 | -1.633 |
| 18 | 2 | -1.633 | 0.000 | 0.000 |
| 19 | 2 | 0.000 | 1.633 | 0.000 |
| 20 | 2 | 0.000 | 0.000 | 1.633 |
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