한 품질 엔지니어가 플라스틱 부품의 투명성을 조사하기 위해 실험을 설계합니다. 엔지니어는 실험을 시작하기 전에 실험의 검정력이 적절한지 확인하려고 합니다. 엔지니어는 5개의 숫자 요인을 조사할 계획입니다. 기본 설계의 경우 엔지니어는 실험 런이 8개이고 중앙점이 3개인 설계를 선택합니다. 엔지니어는 4번 이하의 반복실험으로 5 투명도 단위의 효과를 탐지할 수 있게 되기를 바랍니다. 이전 실험 결과는 4.5가 표준 편차의 적절한 추정치라는 것을 나타냅니다. 엔지니어는 주효과와 중앙점 항을 사용하여 모델에 대한 검정력을 계산하기로 결정합니다.
- 을 선택합니다.
- 요인 수에 5를 입력합니다.
- 꼭지점 수에 8을 입력합니다.
- 반복실험에 1 2 3 4를 입력합니다.
- 효과에 5를 입력합니다.
- 블럭당 중앙점 수에 3을 입력합니다.
- 표준 편차에 4.5를 입력합니다.
- 설계을 클릭합니다.
- 모형에서 누락된 항 수에 2를 입력합니다.
- 각 대화 상자에서 확인을 클릭합니다.
결과 해석
반복되지 않은 설계의 검정력은 약 23%입니다. 반복실험 횟수가 4번이고 전체 런 수가 35개인 경우 설계에서 거의 86%의 확률로 중요한 효과를 탐지합니다. 검정력 곡선은 반복실험과 중앙점의 각 조합에 대해 곡선을 표시합니다. 곡선의 기호는 엔지니어가 지정한 5의 효과 크기를 나타냅니다. 엔지니어는 검정력을 최대한 높이기 위해 반복실험 횟수가 4번인 설계를 사용하기로 합니다.
2-수준 요인 설계
α = 0.05 가정된 표준 편차 = 4.5
방법
| 요인: | 5 | 기본 설계: | 5, 8 |
|---|---|---|---|
| 블럭: | 없음 |
모형에서 생략된 항 수: 2
모형에 중앙점에 대한 항을 포함합니다.
결과
| 중앙점 | 효과 | 반복 | 전체 런 수 | 검정력 |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 5 | 1 | 11 | 0.229128 |
| 3 | 5 | 2 | 19 | 0.533156 |
| 3 | 5 | 3 | 27 | 0.735391 |
| 3 | 5 | 4 | 35 | 0.858431 |
