分析混料设计的数据注意事项

为了确保结果有效,请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。

数据必须至少包含 2 个分量
要在 Minitab 中定义混料试验,必须至少有两个连续的分量。如果您没有至少两个分量,则没有混料。
响应变量应当是连续变量
如果响应变量是类别变量,则您的模型不太可能满足分析假定、准确描述数据或者进行有用的预测。
确保测量系统生成可靠的响应数据

如果测量系统的变异性太大,则试验可能无法查找到重要效应。

每个观测值都应当独立于所有其他观测值
如果您的各观测值非独立,则结果可能无效。请考虑以下几点来确定观测值是否为独立值:
  • 如果一个观测值不提供有关另一个观测值的信息,则说明这两个观测值是独立的。
  • 如果一个观测值提供有关另一个观测值的信息,则说明这两个观测值是相关的。
应对试验游程进行随机化

通过随机化,可降低非受控条件导致结果偏差的几率。通过随机化,还可以估计材料和条件的固有变异,从而可以根据试验中的数据做出有效的统计学论断。

使用最佳做法收集数据
要确保结果有效,请考虑以下准则:
  • 确保数据代表您感兴趣的总体。
  • 收集足够多的数据以提供必要的精确度。
  • 按数据的收集顺序记录数据。
模型应当提供良好的数据拟合

如果模型无法与数据拟合,则结果可能会具有误导性。在输出中,使用残值图、异常观测值的诊断统计量以及模型汇总统计量可以确定模型对数据的拟合优度。

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