数据注意事项分析明确筛选设计的二元响应

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。

您必须已在 Minitab 中创建或定义明确筛选设计

在 Minitab 中设计的试验必须至少具有 2 个连续因子或类别因子。

响应变量应当是二元变量

二元响应具有两个结果，即通过或失败。响应数据应当使用事件/试验格式组织到两个工作表列中。有关更多信息，请参见为分析明确筛选设计的二元响应输入数据。

如果您的响应为连续响应，则应该使用分析明确筛选设计。

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。