使用创建明确筛选设计可以创建一个设计试验,以在试验过程的早期识别出最重要的因子。明确筛选设计可以拟合 2 到 48 个因子。类别因子只能有 2 个水平。连续因子在设计中有 3 个水平。通常,在最初有 6 个或更多个因子而且希望在后续的试验中识别出要研究的最关键因子时,可以使用明确筛选设计。如果您希望在识别最关键的因子时既要考虑线性项又要考虑二次项,那么明确筛选非常有用。
创建设计时,Minitab 会将相应的设计信息存储在工作表中,工作表会显示数据的收集顺序。一旦收集了数据,即可使用分析筛选设计来分析数据。
例如,过程工程师设计了一个试验,以便研究会影响新超声波清洗机输出功率的各种因子。该试验包括 7 个因子。工程师创建了明确筛选设计,以便确定哪些因子最重要。然后,工程师打算使用其他设计更详细地研究这些因子。
此 Minitab 工作表显示明确筛选设计的一部分。这些工程师按“运行顺序”列(该列中包含游程的随机顺序)中显示的顺序收集数据,以执行试验。
C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 | C10 | C11 |
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标准顺序 | 运行顺序 | 点类型 | 区组数 | 列车 | 瓦斯 | 爆炸 | 安静 | 中心 | 带宽 | 扫掠 |
3 | 1 | 2 | 1 | .10 | .10 | 10.0 | 10.0 | 10 | 5 | 0 |
4 | 2 | 2 | 1 | 1.00 | .10 | 1.0 | 10.0 | 5 | 10 | 0 |
11 | 3 | 2 | 1 | .10 | .55 | 1.0 | 10.0 | 0 | 10 | 10 |
10 | 4 | 2 | 1 | .55 | .10 | 1.0 | 1.0 | 0 | 0 | 0 |
1 | 5 | 0 | 1 | .55 | .55 | 5.5 | 5.5 | 5 | 5 | 5 |
6 | 6 | 2 | 1 | .10 | .10 | 1.0 | 5.5 | 10 | 0 | 10 |
12 | 7 | 2 | 1 | 1.00 | 1.00 | 10.0 | 5.5 | 0 | 10 | 0 |
在收集数据后,工程师在工作表的一个空列中输入响应数据,然后分析设计。
在创建设计时进行的许多选择都取决于整个试验计划。有关更多信息,请转到设计试验的阶段。