확정 선별 설계 분석에 대한 주요 결과 해석

표준화된 효과의 Pareto 차트를 사용하여 효과의 상대적 크기 및 통계적 유의성을 비교할 수 있습니다.

Minitab은 각 표준화된 효과의 절대값을 내림차순으로 표시합니다. 이때 차트의 기준선은 통계적으로 유의한 효과를 나타냅니다.

모형이 데이터를 얼마나 잘 적합시키는지 확인하려면 모형 요약 표의 적합도 통계량을 조사합니다.

S

S는 모형이 반응을 얼마나 잘 설명하는지 평가하기 위해 사용합니다.

S는 반응 변수 단위로 측정되며, 데이터 값이 적합치로부터 얼마나 떨어져 있는지 나타냅니다. S의 값이 낮을수록 모형이 반응을 더 잘 설명합니다. 그러나 낮은 S 값 자체는 모형이 모형 가정을 충족한다는 것을 나타내지 않습니다. 가정을 확인하려면 잔차 그림을 확인해야 합니다.

R-제곱

R² 값이 클수록 모형이 데이터를 더 잘 적합시킵니다. R²은 항상 0%에서 100% 사이입니다.

모형에 예측 변수를 추가하면 R²은 항상 증가합니다. 예를 들어, 최량 예측 변수가 5개인 모형은 최량 예측 변수가 4개인 모형보다 항상 R² 값이 큽니다. 따라서 R²은 같은 크기의 모형을 비교할 때 가장 유용합니다.

R-제곱(수정)

예측 변수 수가 다른 여러 모형을 비교하려면 수정 R²을 사용합니다. 모형에 예측 변수를 추가하면 모형이 실제로 개선되지 않더라도 R²은 항상 증가합니다. 수정 R² 값은 모형의 예측 변수 수에 통합되어 올바른 모형을 선택하는 데 도움이 됩니다.

R-제곱(예측)

모형의 새 관측치에 대한 반응을 얼마나 잘 예측하는지 확인하려면 예측 R²을 사용합니다. 모형의 예측 R² 값이 클수록 예측 능력이 더 좋습니다.

예측 R²이 R²보다 상당히 작으면 모형이 과다 적합하다는 것을 나타낼 수도 있습니다. 모집단에서 중요하지 않은 효과에 대한 항을 추가할 경우 과다 적합 모형이 발생할 수 있습니다. 모형이 표본 데이터에 따라 조정되므로, 모집단에 대해 예측 시 유용하지 않을 수도 있습니다.

예측 R²은 또한 모형 계산에 포함되지 않은 관측치를 사용하여 계산되므로, 모형을 비교할 때 수정 R²보다 유용할 수 있습니다.

AICc 및 BIC

단계적 방법의 각 단계에 대한 자세한 내용을 표시하거나 분석의 확장된 결과를 표시할 때 Minitab에서는 두 개의 통계량을 더 표시합니다. 이들 통계량은 교정된 AIC(Akaike Information Criterion) 및 BIC(Bayesian Information Criterion)입니다. 여러 모형을 비교하려면 이들 통계량을 사용하십시오. 각 통계량에 대해 작은 값을 사용하는 것이 바람직합니다.

모형이 적절하고 분석의 가정을 충족하는지 여부를 확인하려면 잔차 그림을 사용합니다. 가정이 충족되지 않으면 모형이 데이터에 적합하지 않은 것이므로 결과를 해석할 때 주의해야 합니다.

잔차 그림의 패턴을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 확정 선별 설계 분석의 잔차 그림으로 이동하여 페이지 상단의 리스트에서 잔차 그림의 이름을 클릭하십시오.

잔차 대 순서 그림

잔차가 서로 독립적이라는 가정을 확인하려면 잔차 대 순서 그림을 사용합니다. 독립 잔차는 시간순으로 표시될 때 아무런 추세나 패턴을 보이지 않습니다. 점들의 패턴은 서로 가까이 있는 잔차가 상관되어 있으며, 따라서 독립적이 아닐 수도 있음을 나타냅니다. 이상적으로는 그림의 잔차들이 중심선 주위에 랜덤하게 분포해야 합니다.

패턴이 있으면 원인을 조사합니다. 다음 유형의 패턴은 잔차가 종속적이라는 것을 나타낼 수도 있습니다.

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