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
टीम जबड़े का तापमान, दबाकर रखने की अवधि और जबड़े का दबाव बदलने की योजना बना रही है। दो दिनों में से हर दिन एक पूर्ण प्रतिकृति और तीन अतिरिक्त केंद्र रन चलाएँ। सील की मजबूती सील चौड़ाई के प्रति 15 mm पर N में मापी जाएगी।
कारक कैटलॉग डाउनलोड करें (CSV)यह Help में इस्तेमाल किया गया वही उदाहरण है। CSV में Inputs पर स्वयं दर्ज करने के लिए कारक परिभाषाएँ हैं; उसे आयात करने से प्रयोग योजना सेट नहीं होती है। उदाहरण की 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। कारक कैटलॉग संदर्भ के लिए है; इस कार्य के लिए मापे गए डेटा का आयात आवश्यक नहीं है।
2. प्रयोग योजना चुनें
Inputs में Task के लिए Create design और Design family के लिए Full factorial चुनें।
3. कारक दर्ज करें
Factors में Add factor इस्तेमाल करें या पंक्ति हटाएँ ताकि 3 कारक हों। उनका क्रम नीचे जैसा रखें। हर कारक के लिए Type को Numeric पर सेट करें।
नीचे दिए Factor name, Unit, Low और High मान दर्ज करें।
| कारक | कारक का नाम | इकाई | निचला मान | ऊपरी मान |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
दो सीमाओं को स्तरों के रूप में इस्तेमाल करने के लिए Numeric levels, optional रिक्त छोड़ें।
4. रन की योजना सेट करें
Complete replicates में 2 और Center points per design में 3 दर्ज करें। Blocks के लिए Complete-replicate blocks चुनें। Randomize within blocks चुनें और Random seed में 42 दर्ज करें।
पूर्वावलोकन में Expected 22 runs in 2 block(s) दिखना चाहिए। इस ब्लॉक वाली प्रयोग योजना में हर ब्लॉक में आठ फ़ैक्टोरियल रन और तीन केंद्र रन हैं।
5. प्रयोग योजना बनाएँ
Generate design चुनने से पहले पुष्टि करें कि सभी निचली, ऊपरी और केंद्र सेटिंग व्यवहार्य हैं, प्रतिक्रिया समान ढंग से मापी जा सकती है और हर तैयारी स्वतंत्र रूप से चलाई जा सकती है।
Generate design चुनें। यादृच्छिक रन योजना और रिक्त Response 1 कॉलम के साथ नई वर्कशीट खुलती है। प्रयोग योजना का सारांश और पूरी रन शीट देखने के लिए Results खोलें। यह बनाया गया अध्ययन दर्ज विश्लेषण उदाहरण से अलग रखें।
6। परिणामों की व्याख्या करें
रन की योजना जाँचें
प्रयोग योजना का सारांश दो ब्लॉक में 22 रन दिखाता है। हर ब्लॉक में सभी आठ निचले/ऊपरी संयोजन और तीन केंद्र रन हैं। ब्लॉक नियोजित दो दिनों को दर्शा सकते हैं। यह योजना है; अभी सील की मजबूती नहीं मापी गई है।
पहला रन पढ़ें
निष्पादन क्रम 1, ब्लॉक 1 में मानक क्रम का रन 4 है। उसकी सेटिंग 150 °C, 1.2 सेकंड दबाकर रखने की अवधि और 0.35 MPa दबाव हैं। मानक क्रम प्रयोग योजना का संयोजन पहचानता है; निष्पादन क्रम बताता है कि उसे कब चलाना है।
केंद्र रन समझें
केंद्र सेटिंग 160 °C, 1 सेकंड और 0.3 MPa हैं। इन सेटिंग पर पूरी तैयारी और रन स्वतंत्र रूप से दोहराएँ। एक ही पाउच को कई बार मापना प्रयोग की स्वतंत्र प्रतिकृति नहीं है।
अध्ययन करें और दर्ज करें
हर दिन/ब्लॉक के भीतर यादृच्छिक निष्पादन क्रम अपनाएँ और हर रन स्वतंत्र रूप से तैयार करें। उसकी वास्तविक रन ID के सामने Response 1 में नई मापी गई मजबूती दर्ज करें। दूसरे प्रयोग की प्रतिक्रियाएँ पंक्ति के स्थान से न कॉपी करें; उसका यादृच्छिक क्रम अलग हो सकता है।
और जानकारी: परिणाम का हर खंड पढ़ें
परिणामों की पूरी तालिकाओं में Help की तरह छह सार्थक अंक हैं।
प्रयोग योजना का सारांश
प्रयोग योजना का परिवार योजना की पहचान करता है। रन कुल 22 हैं; आधार रन जनरेटर की आधार गिनती, 8 है। प्रतिकृतियाँ और ब्लॉक चुनी गई संरचना दर्ज करते हैं। वास्तविक सीड 42 है; योजना दोहराते समय जनरेटर संस्करण साथ रखें। अल्फ़ा केंद्रीय मिश्रित प्रयोग योजना में अक्षीय दूरी पर लागू होता है। रिज़ॉल्यूशन आंशिक फ़ैक्टोरियल में एलियसिंग बताता है; डैश का मतलब सांख्यिक का लागू न होना है।
| सांख्यिक | मान |
|---|---|
| प्रयोग योजना का परिवार | Full factorial |
| प्रयोगात्मक रन | 22 |
| आधार रन | 8 |
| पुनरावृत्तियाँ | 2 |
| ब्लॉक | 2 |
| α | — |
| योजना का विभेदन (रेज़ोल्यूशन) | — |
| वास्तविक बीज | 42 |
| जेनरेटर का संस्करण | doe-v2.1 |
- अनुपलब्ध सेटिंग — के रूप में दिखाई जाती हैं; सहेजी गई प्रयोग योजना की पंक्तियाँ प्रामाणिक रहती हैं।
कारक सेटिंग
हर पंक्ति कारक का नाम, मॉडल में उसका प्रकार, इकाई और दर्ज निचले तथा ऊपरी मान देती है। यहाँ सभी कारक संख्यात्मक हैं। स्तरों में डैश का मतलब है कि अतिरिक्त स्पष्ट स्तर-सूची दर्ज नहीं की गई थी। मध्यबिंदु केंद्र रन के लिए कारक सेटिंग हैं, मापी गई प्रतिक्रियाएँ नहीं।
| कारक | प्रकार | इकाई | निचला मान | ऊपरी मान | स्तर |
|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | संख्यात्मक | °C | 150 | 170 | — |
| dwell_time_s | संख्यात्मक | s | 0.8 | 1.2 | — |
| jaw_pressure_mpa | संख्यात्मक | MPa | 0.25 | 0.35 | — |
रन शीट
बनाए गए सभी रन निष्पादन क्रम में दिखाए जाते हैं। पंक्ति ID रन की पहचान करती है; मानक क्रम उसकी प्रयोग योजना में स्थिति बताता है; निष्पादन क्रम उसका नियोजित अनुक्रम देता है। ब्लॉक रन समूहित करता है और प्रतिकृति दोहराई गई प्रयोग योजनाएँ पहचानती है। बिंदु प्रकार लागू होने पर फ़ैक्टोरियल, तारा (अक्षीय), किनारे या केंद्र बिंदुओं को अलग करता है। बचे हुए कॉलम बताई गई इकाइयों में वास्तविक कारक सेटिंग हैं। बनाई गई वर्कशीट का Response 1 शुरू में रिक्त रहता है; इस योजना में प्रतिक्रिया मान नहीं हैं।
| पंक्ति ID | मानक क्रम | निष्पादन क्रम | ब्लॉक | बिंदु प्रकार | प्रतिकृति | jaw_temperature_c | dwell_time_s | jaw_pressure_mpa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| doe-4 | 4 | 1 | 1 | factorial | 1 | 150 | 1.2 | 0.35 |
| doe-8 | 8 | 2 | 1 | factorial | 1 | 170 | 1.2 | 0.35 |
| doe-5 | 5 | 3 | 1 | factorial | 1 | 170 | 0.8 | 0.25 |
| doe-9 | 9 | 4 | 1 | center | 1 | 160 | 1 | 0.3 |
| doe-7 | 7 | 5 | 1 | factorial | 1 | 170 | 1.2 | 0.25 |
| doe-10 | 10 | 6 | 1 | center | 1 | 160 | 1 | 0.3 |
| doe-11 | 11 | 7 | 1 | center | 1 | 160 | 1 | 0.3 |
| doe-2 | 2 | 8 | 1 | factorial | 1 | 150 | 0.8 | 0.35 |
| doe-6 | 6 | 9 | 1 | factorial | 1 | 170 | 0.8 | 0.35 |
| doe-1 | 1 | 10 | 1 | factorial | 1 | 150 | 0.8 | 0.25 |
| doe-3 | 3 | 11 | 1 | factorial | 1 | 150 | 1.2 | 0.25 |
| doe-19 | 19 | 12 | 2 | factorial | 2 | 170 | 1.2 | 0.35 |
| doe-13 | 13 | 13 | 2 | factorial | 2 | 150 | 0.8 | 0.35 |
| doe-14 | 14 | 14 | 2 | factorial | 2 | 150 | 1.2 | 0.25 |
| doe-15 | 15 | 15 | 2 | factorial | 2 | 150 | 1.2 | 0.35 |
| doe-20 | 20 | 16 | 2 | center | 2 | 160 | 1 | 0.3 |
| doe-12 | 12 | 17 | 2 | factorial | 2 | 150 | 0.8 | 0.25 |
| doe-22 | 22 | 18 | 2 | center | 2 | 160 | 1 | 0.3 |
| doe-18 | 18 | 19 | 2 | factorial | 2 | 170 | 1.2 | 0.25 |
| doe-17 | 17 | 20 | 2 | factorial | 2 | 170 | 0.8 | 0.35 |
| doe-16 | 16 | 21 | 2 | factorial | 2 | 170 | 0.8 | 0.25 |
| doe-21 | 21 | 22 | 2 | center | 2 | 160 | 1 | 0.3 |
7। रिपोर्ट बनाएँ
Design summary, Factor settings और पूरी Run sheet रखें। वास्तविक सीड, जनरेटर संस्करण, इकाइयाँ और नियोजित निष्पादन क्रम दर्ज करें। यह रिपोर्ट प्रयोग योजना का विवरण देती है; अध्ययन करने के बाद मापी गई प्रतिक्रियाएँ और उनका विश्लेषण अलग से जोड़ें।
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।