一般全因子设计的功效和样本数量 的方法和公式

请选择您所选的方法或公式。

计算功效

计算功效

功效
误差的自由度
非中心参数

表示法

说明
k1k – 1
k具有最大水平数的因子的水平数
α 显著性水平
f k1, k2, s 自由度为 k1 和 k2 的中心 F 分布在 s 处的反向 CDF
k2 误差的自由度
n1试验性游程的总数
n2

非区组设计:0

区组设计:区组数 – 1

n3模型中所有因子项的自由度总和
β 非中心参数
n 具有最大水平数的因子在每个水平下的样本数量
δ 最大差值
σ标准差

计算仿行数和最大差值

如果您提供了功效和最大差值,Minitab 将计算仿行数。如果您提供了功效和仿行数,Minitab 将计算最大差值。Minitab 会报告具有最大水平数的因子的结果以提供保守结果。

对于这两种情况,Minitab 将结合使用迭代算法和功效等式。在每次迭代时,Minitab 都会针对您为仿行数或最大差值指定的值评估功效。对于您未指定的值,Minitab 将选择要评估的值。当您指定的值和 Minitab 选择的值达到目标功效时,迭代算法将停止。

目标功效和实际功效

当您提供功效值后,Minitab 可能会发现没有任何仿行数整数值生成目标功效。在此类情况下,Minitab 会在符合规范时达到的实际功效旁边显示目标功效值。实际功效与目标功效最接近,但大于目标值。