某质量工程师规划了一个设计试验来研究塑料零件的透明度。在执行试验之前，工程师想要确保试验的功效足够大。他计划检查 5 个数值因子。对于基本设计，工程师选择一个有 8 个试验游程和 3 个中心点的设计。工程师希望使用 4 个以内的仿行检测 5 个透明零件的效应。先前的试验表明 4.5 是足够大的标准差估计值。因此，工程师决定为具有主效应的模型和针对中心点的项计算功效。
- 选择。
- 在因子数中，输入 10。
- 在角点数中，选择 12。
- 在仿行中，输入 1 2 3 4。
- 在效应中，输入 5。
- 在中心点数中，输入 3。
- 在标准差中，输入 4.5。
- 单击确定。
解释结果
非重复设计的功效大约为 30%。具有 3 个仿行和总共 39 个游程的设计检测到重要效应的概率接近 90%。具有 4 个仿行和总共 51 个游程的设计检测到重要效应的概率接近 95%。功效曲线显示功效和效应大小之间的关系。曲线上的符号表示工程师指定的效应大小 5。工程师认为具有 3 个仿行的设计能够提供足够高的功效。
功效和样本数量
Plackett-Burman 设计
α = 0.05 假定标准差 = 4.5
方法
因子: 10 设计: 12
中心点（合计）: 3
在模型中包括中心点项。
结果
总试
中心点 效应 仿行数 验数 功效
3 5 1 15 0.272032
3 5 2 27 0.720550
3 5 3 39 0.894838
3 5 4 51 0.963485