ऐप के कमांड, वर्कशीट के पहचानकर्ता और उदाहरण डेटा के मान अपने मूल रूप में हैं। स्क्रीनशॉट, चार्ट और डाउनलोड अंग्रेज़ी में हैं। वैज्ञानिक उदाहरणों में मूल दशमलव बिंदु और हज़ारों के लिए अल्पविराम सुरक्षित हैं; वेबसाइट की कीमतें और गिनती स्थानीय स्वरूप में दिखाई जाती हैं।
उदाहरण: पाउच की सील की मज़बूती
सीलिंग के 22 स्वतंत्र प्रयोगात्मक रन: आठ दो-स्तरीय संयोजन, दोनों दिनों में दोहराए गए, और हर दिन तीन केंद्र रन। एक ब्लॉक एक प्रयोगात्मक दिन है; उसका कॉलम चुना रखें, ताकि मॉडल दिनों के अंतर का हिसाब रखे।
दर्ज माप डाउनलोड करें (CSV)यही दर्ज उदाहरण Help में इस्तेमाल किया गया है। CSV में कारकों की सेटिंग और मापी गई प्रतिक्रियाएँ हैं, जिन्हें साथ आयात करना है। सेटिंग पहले से भरने के लिए Help में Open example in a practice copy इस्तेमाल करें।
1. कार्यक्षेत्र बनाएँ
साइडबार में Design of Experiments खोलें और विश्लेषण बनाएँ। उसे नाम दें, New blank worksheet चुनें और फिर Create analysis चुनें।
2. माप आयात करें
ऊपर दिए उदाहरण का CSV डाउनलोड करके वर्कशीट में आयात करें। विभाजक के लिए Comma, दशमलव चिह्न के लिए Dot और First row contains column names चुनें। हर पंक्ति की प्रतिक्रिया, कारकों की सेटिंग, बिंदु का प्रकार और प्रयोग का क्रम साथ रखें।
3. अध्ययन चुनें और कारक दर्ज करें
Inputs में Task के लिए Analyze existing worksheet और Design family के लिए Full factorial चुनें।
Factors में Add factor इस्तेमाल करें या कोई पंक्ति हटाएँ, ताकि 3 कारक हों। यही क्रम रखें और हर कारक का Type, Numeric रखें।
नीचे दिए Factor name, Unit, Low और High के मान दर्ज करें।
| कारक | कारक का नाम | इकाई | निम्न | उच्च |
|---|---|---|---|---|
| A | jaw_temperature_c | °C | 150 | 170 |
| B | dwell_time_s | s | 0.8 | 1.2 |
| C | jaw_pressure_mpa | MPa | 0.25 | 0.35 |
Numeric levels, optional खाली रखें।
4. इनपुट कॉलम चुनें
Response mappings में हर कॉलम चयन खोलकर संबंधित वर्कशीट कॉलम चुनें।
| वर्कशीट कॉलम | इनपुट फ़ील्ड |
|---|---|
jaw_temperature_c | Factor jaw_temperature_c |
dwell_time_s | Factor dwell_time_s |
jaw_pressure_mpa | Factor jaw_pressure_mpa |
seal_strength_n_per_15mm को Response 1 से जोड़ें और Number of responses में 1 दर्ज करें। run_order को Execution order और point_type को Center point indicator से जोड़ें। Center point column convention के लिए Point type (center / factorial / fractional / star / axial / edge / edge_midpoint) चुनें।
दोनों प्रयोगात्मक दिन मॉडल में रखने के लिए block को Block से जोड़ें।
5. मॉडल और ग्राफ़ की सेटिंग करें
Model में Model terms के लिए Default hierarchical model चुनें और Confidence level (%) में 95 दर्ज करें। Include center-point adjustment in model चुनें। Calculate predictions को अचयनित रखें।
Plot options खोलें। Effect estimates और Residual diagnostics चुनें। Response contours को अचयनित रखें। Pareto view, Effect probability plot, Interaction plot और 3D surface को अचयनित रखें।
6. वर्कशीट का विश्लेषण करें
Analyze worksheet चुनें, फिर Results खोलें। इससे दर्ज मापों पर मॉडल फिट होता है; नई रन योजना न बनाई जाती है, न उसका क्रम यादृच्छिक किया जाता है।
7। परिणामों की व्याख्या करें
दर्ज रन से शुरुआत करें
सीलिंग के सभी 22 रन शामिल हैं। आठ निम्न/उच्च संयोजन दोनों दिनों में दोहराए गए थे, हर दिन तीन केंद्र रन के साथ। मॉडल दोनों दिनों के लिए समायोजन करता है। हर प्रतिक्रिया स्वतंत्र रूप से बनाई गई सील की मापी गई मज़बूती है।
जाँचें कि मॉडल कोई पैटर्न छोड़ तो नहीं रहा है
समायोजित पदों के ANOVA में फिट की अपर्याप्तता देखें। इसका p-मान 0.9725 है, इसलिए 5% स्तर पर यह परीक्षण किसी छूटे पैटर्न का पता नहीं लगाता है। इससे मॉडल सही होने का प्रमाण नहीं मिलता है। दिन के प्रभाव का p = 0.01595 है; सेटिंग की तुलना में ब्लॉक समायोजन बनाए रखें।
प्रभाव पढ़ें
तापमान के उच्च स्तर पर फिट की गई प्रतिक्रिया में से निम्न स्तर की प्रतिक्रिया घटाने पर सबसे बड़ा प्रभाव मिलता है: लगभग +5.97 N प्रति 15 mm। जॉ बंद रखने के समय का प्रभाव लगभग +3.99 और दबाव का +1.25 है। तापमान × जॉ बंद रखने का समय लगभग +2.65 है; तापमान × दबाव लगभग −1.51 है। अंतःक्रिया का मतलब है कि किसी कारक का प्रभाव दूसरे की सेटिंग के साथ बदलता है। ये मुख्य प्रभाव हर संयोजन पर ज्यों-के-त्यों लागू नहीं होते हैं।
95% विश्वास अंतराल के साथ फिट की गई प्रतिक्रिया के उच्च-घटा-निम्न प्रभाव। पूरे आकार का चार्ट देखें (नए टैब में खुलेगा) अवशेष पढ़ें
अवशेष मापी गई प्रतिक्रिया में से फिट किया गया मान घटाने पर मिलता है। रन 11 में 23.87 N प्रति 15 mm मापा गया; मॉडल का फिट 22.55 था, जिससे लगभग +1.32 अस्पष्ट बचता है। यह सबसे बड़ा निरपेक्ष मूल अवशेष है। ग्राफ़ में वक्रता, बदलती फैलावट या असामान्य बिंदु देखें।
फिट की गई प्रतिक्रिया के सापेक्ष N प्रति 15 mm में अवशेष। पूरे आकार का चार्ट देखें (नए टैब में खुलेगा) प्रयोग का क्रम जाँचें
क्षैतिज अक्ष दर्ज प्रयोग क्रम के अनुसार है। अवशेषों में धीरे-धीरे बदलाव, चक्र या अचानक परिवर्तन देखें। कोई पैटर्न संकेत दे सकता है कि मॉडल ने प्रयोग के दौरान हुए बदलाव को छोड़ दिया है; ग्राफ़ उसके कारण की पहचान नहीं करता है।
दर्ज प्रयोग क्रम में N प्रति 15 mm में अवशेष। पूरे आकार का चार्ट देखें (नए टैब में खुलेगा) पुष्टि के लिए रन चुनें
असामान्य रन के रिकॉर्ड देखें और संयोजनों की तुलना उनकी अंतःक्रियाओं और दिन के समायोजन के साथ करें। संभावित रूप से उपयोगी और व्यावहारिक सेटिंग की पुष्टि नई, स्वतंत्र सील बनाकर करें। अकेले सबसे बड़ा मुख्य प्रभाव सर्वोत्तम कार्य-सेटिंग स्थापित नहीं करता है।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
मॉडल का अवलोकन
«विश्लेषित प्रयोगात्मक रन» का मान 22 और «अनुपस्थित रन» का मान 0 है। DF मॉडल और अवशेष त्रुटि के लिए उपलब्ध जानकारी गिनता है। S, N प्रति 15 mm में अवशेष का मानक विचलन है। R² इन रन में फिट की गई परिवर्तनशीलता बताता है; समायोजित R² मॉडल के आकार का हिसाब रखता है। PRESS और पूर्वानुमानित R² के लिए पूर्वानुमान और गुणांकों का विवरण देखें। अधिक R² से मॉडल की पर्याप्तता स्थापित नहीं होती है। फिट की अपर्याप्तता का परीक्षण और अवशेष के ग्राफ़ पढ़ें।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| प्रतिक्रिया | seal_strength_n_per_15mm |
| विश्लेषित प्रयोगात्मक रन | 22 |
| अनुपस्थित प्रतिक्रियाएँ | 0 |
| मॉडल की रैंक | 9 |
| अवशेष की स्वतंत्रता की कोटि | 13 |
| S | 0.565919 |
| R² | 0.983747 |
| समायोजित R² | 0.973744 |
| PRESS | 9.07951 |
| पूर्वानुमानित R² | 0.964555 |
| विश्वास स्तर | 0.95 |
| फिट की अपर्याप्तता की जाँच उपलब्ध | हाँ |
समायोजित पदों का ANOVA
स्रोत मॉडल के पद या त्रुटि के घटक का नाम बताता है। प्रकार, समायोजित पद परीक्षणों को कुल और त्रुटि के विभाजन से अलग करता है। DF स्वतंत्रता की कोटि है; SS वर्गों का योग और MS, SS को DF से भाग देने पर मिलता है। F परिवर्तनशीलता की तुलना उसके त्रुटि अनुमान से करता है; p-मान परीक्षित शून्य परिकल्पना के विरुद्ध साक्ष्य को मापता है। अलग-अलग प्रभावों पर भरोसा करने से पहले फिट की अपर्याप्तता पढ़ें। डैश का मतलब है कि कोई आँकड़ा लागू नहीं है।
| स्रोत | प्रकार | DF | SS | MS | F | p-मान |
|---|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | समायोजित | 1 | 142.325 | 142.325 | 444.398 | 1.95327e-11 |
| dwell_time_s | समायोजित | 1 | 63.6006 | 63.6006 | 198.588 | 2.97481e-9 |
| jaw_pressure_mpa | समायोजित | 1 | 6.2001 | 6.2001 | 19.3593 | 0.000717766 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | समायोजित | 1 | 28.037 | 28.037 | 87.5433 | 3.87092e-7 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | समायोजित | 1 | 9.1204 | 9.1204 | 28.4777 | 0.000135106 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | समायोजित | 1 | 0.245025 | 0.245025 | 0.76507 | 0.397618 |
| ब्लॉक | समायोजित | 1 | 2.45557 | 2.45557 | 7.66731 | 0.0159483 |
| केंद्र बिंदु | समायोजित | 1 | 0.00950303 | 0.00950303 | 0.0296724 | 0.865888 |
| मॉडल | सारांश | 8 | 251.993 | 31.4991 | 98.3535 | 2.27367e-10 |
| त्रुटि | सारांश | 13 | 4.16344 | 0.320265 | — | — |
| कुल | सारांश | 21 | 256.157 | 12.1979 | — | — |
| शुद्ध त्रुटि | घटकों में विभाजन | 4 | 2.78713 | 0.696783 | — | — |
| फिट की अपर्याप्तता | घटकों में विभाजन | 9 | 1.37631 | 0.152923 | 0.21947 | 0.972452 |
गुणांक
पद किसी कोडित मॉडल पद का नाम बताता है। अनुमान उसका फिट किया गया गुणांक है; SE अनिश्चितता मापता है; t और p-मान शून्य गुणांक का परीक्षण करते हैं। विश्वास अंतराल की निचली और ऊपरी सीमाएँ उसका 95% अंतराल बाँधती हैं। संख्यात्मक निम्न, मध्य और उच्च सेटिंग को −1, 0 और +1 कोड दिए जाते हैं। अंतःक्रिया या वर्ग पद होने पर मुख्य गुणांक हर सेटिंग पर होने वाला बदलाव नहीं बताता है।
| पद | अनुमान | SE | t | p-मान | विश्वास अंतराल की निचली सीमा | विश्वास अंतराल की ऊपरी सीमा |
|---|---|---|---|---|---|---|
| अंतःखंड | 22.935 | 0.14148 | 162.108 | 7.05502e-23 | 22.6294 | 23.2406 |
| jaw_temperature_c | 2.9825 | 0.14148 | 21.0807 | 1.95327e-11 | 2.67685 | 3.28815 |
| dwell_time_s | 1.99375 | 0.14148 | 14.0921 | 2.97481e-9 | 1.6881 | 2.2994 |
| jaw_pressure_mpa | 0.6225 | 0.14148 | 4.39992 | 0.000717766 | 0.316851 | 0.928149 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | 1.32375 | 0.14148 | 9.35646 | 3.87092e-7 | 1.0181 | 1.6294 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | -0.755 | 0.14148 | -5.33645 | 0.000135106 | -1.06065 | -0.449351 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0.12375 | 0.14148 | 0.874683 | 0.397618 | -0.181899 | 0.429399 |
| ब्लॉक · कॉन्ट्रास्ट 1 | -0.334091 | 0.120654 | -2.76899 | 0.0159483 | -0.594749 | -0.0734329 |
| केंद्र बिंदु | -0.0466667 | 0.270913 | -0.172257 | 0.865888 | -0.631939 | 0.538606 |
फ़ैक्टोरियल प्रभाव
प्रभाव फिट की गई प्रतिक्रिया के उच्च कारक स्तर के मान में से निम्न स्तर का मान घटाने पर मिलने वाला अंतर है। SE अनिश्चितता मापता है और विश्वास अंतराल की निचली तथा ऊपरी सीमाएँ उसका 95% अंतराल बताती हैं। मानकीकृत प्रभाव, निरपेक्ष प्रभाव को उसके SE से भाग देने पर मिलता है। अंतःक्रिया का मतलब है कि किसी कारक का प्रभाव दूसरी सेटिंग के साथ बदलता है।
| पद | प्रभाव | SE | विश्वास अंतराल की निचली सीमा | विश्वास अंतराल की ऊपरी सीमा | मानकीकृत प्रभाव |
|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | 5.965 | 0.28296 | 5.3537 | 6.5763 | 21.0807 |
| dwell_time_s | 3.9875 | 0.28296 | 3.3762 | 4.5988 | 14.0921 |
| jaw_pressure_mpa | 1.245 | 0.28296 | 0.633703 | 1.8563 | 4.39992 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | 2.6475 | 0.28296 | 2.0362 | 3.2588 | 9.35646 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | -1.51 | 0.28296 | -2.1213 | -0.898703 | 5.33645 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0.2475 | 0.28296 | -0.363797 | 0.858797 | 0.874683 |
पंक्तियों के निदान
पंक्ति ID वर्कशीट की पंक्ति की पहचान करता है; रन का क्रम उसे प्रयोग के क्रम में रखता है। स्थिति बताती है कि उसका विश्लेषण हुआ या नहीं। प्रेक्षित मान माप है; फिट मॉडल का मान है; अवशेष, प्रेक्षित मान में से फिट घटाने पर मिलता है। मानकीकृत अवशेष, अवशेष की परिवर्तनशीलता और लीवरेज के लिए समायोजन करता है। लीवरेज बताता है कि मॉडल के इनपुट कितने असामान्य हैं। सभी दर्ज पंक्तियाँ दिखाई गई हैं। किसी असामान्य पंक्ति को बदलने या बाहर रखने से पहले उसकी जाँच करें।
| पंक्ति ID | रन का क्रम | स्थिति | प्रेक्षित | फिट | अवशेष | मानकीकृत अवशेष | लीवरेज |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| help-doe-getting-started-1 | 1 | विश्लेषित | 18.72 | 18.7872 | -0.0671591 | -0.165039 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-2 | 2 | विश्लेषित | 28.38 | 28.9097 | -0.529659 | -1.3016 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-3 | 3 | विश्लेषित | 17.82 | 17.6947 | 0.125341 | 0.308017 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-4 | 4 | विश्लेषित | 22.53 | 22.5542 | -0.0242424 | -0.0482605 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-5 | 5 | विश्लेषित | 22.09 | 22.5222 | -0.432159 | -1.062 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-6 | 6 | विश्लेषित | 21.89 | 22.5542 | -0.664242 | -1.32234 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-7 | 7 | विश्लेषित | 21.83 | 21.7897 | 0.0403409 | 0.099135 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-8 | 8 | विश्लेषित | 22 | 22.0097 | -0.00965909 | -0.0237365 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-9 | 9 | विश्लेषित | 20.45 | 20.2022 | 0.247841 | 0.609052 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-10 | 10 | विश्लेषित | 28.89 | 28.8922 | -0.00215909 | -0.00530581 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-11 | 11 | विश्लेषित | 23.87 | 22.5542 | 1.31576 | 2.61934 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-12 | 12 | विश्लेषित | 20.68 | 20.8703 | -0.190341 | -0.467749 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-13 | 13 | विश्लेषित | 23.47 | 23.2224 | 0.247576 | 0.49286 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-14 | 14 | विश्लेषित | 18.18 | 18.3628 | -0.182841 | -0.449319 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-15 | 15 | विश्लेषित | 22.32 | 23.2224 | -0.902424 | -1.7965 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-16 | 16 | विश्लेषित | 29.62 | 29.5603 | 0.0596591 | 0.146608 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-17 | 17 | विश्लेषित | 30.05 | 29.5778 | 0.472159 | 1.1603 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-18 | 18 | विश्लेषित | 19.58 | 19.4553 | 0.124659 | 0.306341 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-19 | 19 | विश्लेषित | 22.63 | 22.6778 | -0.0478409 | -0.117566 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-20 | 20 | विश्लेषित | 23.25 | 23.2224 | 0.0275758 | 0.0548963 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-21 | 21 | विश्लेषित | 22.36 | 22.4578 | -0.0978409 | -0.240437 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-22 | 22 | विश्लेषित | 23.68 | 23.1903 | 0.489659 | 1.2033 | 0.482955 |
कारकों की कोडिंग
कारक इनपुट का नाम और प्रकार उसकी मॉडलिंग का प्रकार बताता है। केंद्र और स्केल संख्यात्मक सेटिंग को कोडित मानों में बदलते हैं: (सेटिंग − केंद्र) / स्केल। इसलिए मध्यबिंदु 0 है और दर्ज निम्न/उच्च सीमाएँ −1/+1 हैं। स्तर / कॉन्ट्रास्ट श्रेणीबद्ध कोडिंग के लिए है; डैश का मतलब कोई रिक्त संख्यात्मक माप नहीं है। मॉडल-कॉलम, ब्लॉक और रैंक की टिप्पणियाँ इस तालिका के साथ रखें।
| कारक | प्रकार | केंद्र | स्केल | स्तर / कॉन्ट्रास्ट |
|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | संख्यात्मक | 160 | 10 | — |
| dwell_time_s | संख्यात्मक | 1 | 0.2 | — |
| jaw_pressure_mpa | संख्यात्मक | 0.3 | 0.05 | — |
- मॉडल कॉलम: अंतःखंड, jaw_temperature_c, dwell_time_s, jaw_pressure_mpa, jaw_temperature_c × dwell_time_s, jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa, dwell_time_s × jaw_pressure_mpa, ब्लॉक · कॉन्ट्रास्ट 1, केंद्र बिंदु
- रैंक सहनसीमा: 1e-10
- ब्लॉक स्तर: Day_1
- ब्लॉक स्तर: Day_2
गुणांकों का सहप्रसरण
हर पंक्ति और कॉलम के पद को साथ पढ़ें। विकर्ण मान फिट किए गए गुणांकों की मानक त्रुटियों के वर्ग हैं। विकर्ण से बाहर के मान आकलन की साझा अनिश्चितता बताते हैं। यह मैट्रिक्स मॉडल के गुणांकों से जुड़ा है, मापे गए कारक कॉलम के बीच सहसंबंध से नहीं।
| कॉलम | अंतःखंड | jaw_temperature_c | dwell_time_s | jaw_pressure_mpa | jaw_temperature_c × dwell_time_s | jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | ब्लॉक · कॉन्ट्रास्ट 1 | केंद्र बिंदु |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| अंतःखंड | 0.0200165 | 0 | 0 | 0 | -1.73724e-18 | 0 | 0 | 0 | -0.0200165 |
| jaw_temperature_c | 0 | 0.0200165 | 1.25524e-18 | 1.59056e-18 | -2.37535e-18 | 1.14682e-18 | 6.87283e-19 | -3.11116e-19 | 2.40441e-19 |
| dwell_time_s | 0 | 1.25498e-18 | 0.0200165 | 1.41339e-18 | -8.20222e-18 | 2.83927e-18 | -2.97871e-18 | 9.96778e-18 | 8.55081e-21 |
| jaw_pressure_mpa | 0 | 1.34066e-18 | 1.85008e-18 | 0.0200165 | -8.38039e-19 | 1.83585e-19 | -4.22472e-18 | -8.36686e-18 | 4.86775e-20 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | -1.73724e-18 | -1.7558e-18 | -8.74062e-18 | -7.0199e-19 | 0.0200165 | -2.49201e-18 | 6.54714e-18 | -4.5524e-18 | 4.71332e-18 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | 0 | 1.09564e-18 | 2.83401e-18 | 3.04389e-19 | -1.87779e-18 | 0.0200165 | 8.66089e-19 | -4.98088e-19 | -6.83801e-21 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | 0 | 1.56378e-19 | -2.08591e-18 | -3.66915e-18 | 7.17073e-18 | 5.66413e-19 | 0.0200165 | 1.36697e-18 | 2.63412e-19 |
| ब्लॉक · कॉन्ट्रास्ट 1 | 0 | -3.11116e-19 | 9.96778e-18 | -8.36686e-18 | -4.5524e-18 | -4.98088e-19 | 1.36697e-18 | 0.0145575 | 4.24889e-34 |
| केंद्र बिंदु | -0.0200165 | 2.40441e-19 | 8.55081e-21 | 4.86775e-20 | 4.71332e-18 | -6.83801e-21 | 2.63412e-19 | 4.24889e-34 | 0.073394 |
पूर्वानुमान और गुणांकों का विवरण
PRESS में एक-एक रन को बाहर रखकर किए गए पूर्वानुमानों की त्रुटियाँ जोड़ी जाती हैं: हर रन का पूर्वानुमान ऐसे मॉडल से किया जाता है जिसे उस रन के बिना फिट किया गया हो। पूर्वानुमानित R² इन्हीं त्रुटियों का इस्तेमाल करता है। गुणांकों का सहप्रसरण आकलन की अनिश्चितता दर्ज करता है; उसके विकर्ण मान गुणांकों की मानक त्रुटियों के वर्ग हैं। ये निदान फिट की अपर्याप्तता और अवशेष जाँच को पूरक जानकारी देते हैं, उनका स्थान नहीं लेते हैं।
8। रिपोर्ट बनाएँ
Model overview, Adjusted term ANOVA, Coefficients, Coefficient covariance, Row diagnostics और Factor coding के साथ Factorial effects तालिका तथा प्रभाव और अवशेष के ग्राफ़ सहेजें। प्रतिक्रिया की इकाइयाँ, कारकों की सेटिंग, दर्ज प्रयोग क्रम और मॉडल की सभी टिप्पणियाँ शामिल करें। फिट की अपर्याप्तता के परिणाम को अवशेष जाँच के साथ रखें; अकेले इससे मॉडल का सत्यापन नहीं होता है।
चुनें: Add to report पूरे हो चुके विश्लेषण से। खोलें: Choose individual items and advanced options —तालिकाएँ और चार्ट चुनने के लिए; फिर चुनें: Add to draft। छिपाए गए आइटम सहेजे गए विश्लेषण में बने रहते हैं।
रिपोर्ट को नाम दें और अध्ययन का उद्देश्य तथा अपनी व्याख्या जोड़ें। चुनें: Save, फिर देखें: Preview, और फिर इस्तेमाल करें: Export → Download HTML। नीचे दिए गए उदाहरण में चुनी गई पूरी सामग्री है, जिसमें एक स्क्रीन से आगे के परिणाम भी शामिल हैं।