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1단계: 교호작용 효과 조사
교호작용도의 이원 교호작용 효과를 조사합니다. 이 점은 반응 변수와 예측 변수 사이의 관계가 두 번째 예측 변수의 값에 어떻게 종속되는지 보여줍니다.
- 평행선
- 교호작용이 발생하지 않습니다.
- 비평행선
- 교호작용이 발생합니다. 선이 평행하지 않을수록 교호작용의 강도가 더 큽니다.
이 그림을 사용하여 효과를 표시할 수 있지만 모형을 적합한 분석의 효과를 보고 통계적 유의성을 평가하십시오. 해당 분석에서 교호작용 효과가 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석할 수 없습니다.
- 길이 또는 무게와 같이 계량형 측정값이 포함된 반응 변수에 대한 평균.
- 표본당 결점 수와 같이 포아송 분포를 따르는 카운트가 포함된 반응 변수에 대한 평균.
- 통과/실패와 같이 두 가지 결과만 가능한 반응 변수에 대한 확률.
- 변동성 분석을 사용하여 적합된 모형에 대한 표준 편차.
- 두 번째 예측 변수가 범주형인 경우 그림에는 해당 예측 변수의 각 수준에 대한 별도의 선이 표시됩니다.
- 두 번째 예측 변수가 계량형인 경우 그림에는 표본 데이터에서 해당 예측 변수의 가장 작은 값과 가장 큰 값에 대한 선이 표시됩니다.
참고
혼합물 설계의 경우 교호작용도에는 데이터 평균만 표시됩니다. 평균 유형에 대한 자세한 내용은 데이터 및 적합 평균에서 확인하십시오.
주요 결과: 교호작용도
이 교호작용도에서는 선이 평행하지 않습니다. 이 교호작용 효과는 금속 유형과 강도의 관계가 침전 시간 값에 종속된다는 것을 나타냅니다. 예를 들어, 금속 유형 2를 사용하는 경우 침전 시간 150이 가장 높은 평균 강도와 연관됩니다. 그러나 금속 유형 1을 사용하는 경우에는 침전 시간 100이 가장 높은 평균 강도와 연관됩니다.
일반 선형 모형 적합이 침전 시간과 금속 유형 간의 교호작용이 유의하다는 것을 나타냅니다.
2단계: 주효과 조사
반응과 예측 변수 간의 관계를 평가하려면 주효과도를 조사합니다.
- 주효과도의 선이 x-축에 평행한 수평선이면 주효과가 없습니다. 반응 값이 예측 변수 값에 따라 변동하지 않습니다.
- 선이 수평이 아니면 주효과가 존재합니다. 반응 값이 모든 예측 변수 값에 대해 같지 않습니다. 선의 기울기가 더 가파를수록 주효과의 크기가 더 큽니다.
이 그림을 사용하여 효과를 표시할 수 있지만 모형을 적합한 분석의 효과를 보고 통계적 유의성을 평가하십시오. 해당 분석에서 교호작용 효과가 통계적으로 유의하면 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석할 수 없습니다.
- 길이 또는 무게와 같이 계량형 측정값이 포함된 반응 변수에 대한 평균.
- 표본당 결점 수와 같이 포아송 분포를 따르는 카운트가 포함된 반응 변수에 대한 평균.
- 통과/실패와 같이 두 가지 결과만 가능한 반응 변수에 대한 확률.
- 변동성 분석을 사용하여 적합된 모형에 대한 표준 편차.
- 예측 변수가 범주형인 경우 그림에는 해당 예측 변수의 각 수준에 대한 반응 값에 해당하는 점이 표시됩니다. 각 변수에 대한 점들이 선으로 연결됩니다. Minitab에서는 또한 계량형 및 포아송 반응 변수에 대한 전체 평균에 기준선을 그립니다.
- 예측 변수가 계량형인 경우 그림에는 반응과 예측 변수 간의 계량형 관계를 나타내는 선이 표시됩니다.
참고
혼합물 설계의 경우 주효과도에는 데이터 평균만 표시됩니다. 평균 유형에 대한 자세한 내용은 데이터 및 적합 평균에서 확인하십시오.
주요 결과: 주효과도
이 주효과도에서는 침전 시간 150이 가장 높은 평균 강도와 연관되어 있는 것으로 보입니다. 그러나 일반 선형 모형 적합은 이 주효과가 통계적으로 유의하지 않다는 것을 나타냅니다. 요인 수준 간의 차이는 랜덤 확률에 의해 발생할 수도 있습니다.
금속 유형 2는 가장 높은 평균 강도와 연관되어 있으며, 일반 선형 모형 적합은 이 주효과가 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다.
일반 선형 모형 적합이 침전 시간과 금속 유형 간의 교호작용이 통계적으로 유의하다는 것을 나타냅니다. 따라서 교호작용 효과를 고려하지 않고 주효과를 해석할 수 없습니다.
