모형 내 각 요인의 수준 수에 2~15의 값을 공백으로 구분하여 입력합니다. 각 값은 실험 내 한 요인의 수준 수입니다.
다음 검정력 함수 변수 중 두 개에 대한 값을 지정합니다. 계산할 변수를 공백으로 둡니다.
반복실험: 각 실험 런을 설정하는 횟수를 지정하려면 하나 이상의 양의 정수를 입력합니다. 예를 들어, 각 실험 런을 두 번 설정하는 효과를 계산하려면 2를 입력합니다. 여러 반복실험 횟수의 효과를 평가하려면 여러 개의 값을 입력합니다. 반복실험 횟수가 많으면 효과를 탐지하기 위한 검정력이 증가하고 예측의 정밀도가 증가할 수 있습니다.
주효과 평균 간 최대 차이 값: 요인의 낮은 수준과 높은 수준 간에 탐지하고자 하는 평균 차이를 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다. 계산에서는 다른 요인에 대해 보수적인 계산을 생성하기 위해 수준 수가 가장 많은 요인을 사용합니다. 일반적으로 실제적인 결과가 있는 가장 작은 차이를 입력합니다. 예를 들어, 이 평균 간의 차이를 탐지하는 것이 중요하고 5보다 작은 차이는 덜 중요한 경우 5를 입력합니다.
검정력 값: 검정에서 단일 요인의 수준 평균 간의 최대 차이를 정확히 탐지하는 확률을 지정하려면 하나 이상의 값을 입력합니다.일반적인 값은 0.8과 0.9입니다. 예를 들어, 분석가들은 검정에서 요인의 가장 작은 평균과 가장 큰 평균 간의 실제적인 강도 차이를 90%의 확률로 탐지하기 위해 0.9를 입력합니다.
표준 편차에 반복된 실험 런에서의 반응 측정값의 표준 편차를 입력합니다. 일반적으로 관련 연구, 시험 연구 또는 주제 관련 지식에서 이 값을 추정합니다. Minitab에서 이미 분산 분석표를 생성하는 분석을 수행한 경우 오차에 대한 수정 평균 제곱의 제곱근을 사용할 수 있습니다. 1을 입력할 수도 있습니다. 1을 입력하면 효과 크기가 반응 변수의 단위 대신 표준 편차의 배수입니다. 예를 들어 효과 크기를 2, 표준 편차를 1로 지정하는 경우 2 표준 편차 크기의 효과가 계산됩니다.
