分析田口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。

数据必须至少包括 2 个控制因子
Minitab 中设计的试验必须至少具有 2 个控制因子。田口分析将所有因子视为类别因子进行处理,尽管实际的测量值可能为连续尺度。
  • 如果您只有一个类别因子且没有连续预测变量,请使用单因子方差
  • 如果您有一个连续因子,请使用拟合线图
动态设计必须具有 1 个信号因子
信号因子具有一系列设置,这些设置由产品的用户控制以利用因子的预期功能。信号因子用于动态试验中,其中在每个信号水平测量响应。目标是改进信号因子与响应之间的关系。
油门位置就是信号因子的示例之一。响应(车速)应与施加于油门的压力大小保持一致的关系。
必须至少有 2 个响应
在工作表中对数据进行布局,以使每行都包含内侧阵列中的控制因子以及外侧阵列中噪声因子的一个完整游程所得到的响应值。有关更多信息,请转到如何排列工作表中的田口响应数据
可以输入的最大响应列数为 50。通常,可以输入的最小响应列数为 2。但是,最小响应列数取决于设计。只有在以下情况下才可以具有 1 个响应:
  • 设计中包含仿行。
  • 在每个游程中测量多个噪声因子然后再创建设计,以使其在每个因子设置组合中具有多个游程。
  • 您在使用“望大”或“望小”信噪比并且不分析或存储标准差。
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,则试验可能缺乏检测重要效应的功效。

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。
使用最佳做法收集数据
要确保结果有效,请考虑以下准则:
  • 确认数据表示您感兴趣的总体。
  • 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。
注意

要拟合线性模型,请单击分析,然后在执行分析时指定模型选项。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策