Analizza un piano fattoriale frazionario

Stima gli effetti da una frazione delle combinazioni possibili dei fattori e verifica quali restano confusi.

Guide · Progettazione degli esperimenti (DOE) · 5 min di lettura

I comandi dell’app, gli identificatori dei fogli dati e i valori dei dati di esempio conservano la forma originale. Screenshot, grafici e file da scaricare sono in inglese. Gli esempi mantengono il punto decimale e la virgola come separatore delle migliaia della notazione inglese originale; i prezzi e i conteggi del sito seguono invece la formattazione italiana.

Esempio: adesione delle etichette

19 prove indipendenti: otto impostazioni distinte della mezza frazione ripetute due volte, più tre prove al centro.

Scarica le misurazioni registrate (CSV)

È lo stesso esempio registrato usato in Help. Il CSV contiene le impostazioni dei fattori e le risposte misurate da importare insieme. Usa Open example in a practice copy in Help per precompilare le impostazioni.

1. Crea l’ambiente di lavoro

Nella barra laterale, apri Design of Experiments e crea un’analisi. Assegnale un nome, seleziona New blank worksheet, quindi scegli Create analysis.

2. Importa le misurazioni

Scarica il CSV di esempio qui sopra e importalo nel foglio dati. Scegli Comma come delimitatore, Dot come separatore decimale e First row contains column names. Mantieni insieme la risposta, le impostazioni dei fattori, il tipo di punto e l’ordine di esecuzione di ogni riga.

3. Scegli lo studio e inserisci i fattori

In Inputs, scegli Analyze existing worksheet per Task e Fractional factorial per Design family.

Sotto Factors, usa Add factor o rimuovi una riga fino ad avere 4 fattori. Mantieni questo ordine e imposta Type su Numeric per ogni fattore.

Inserisci i valori di Factor name, Unit, Low e High seguenti.

FattoreNome del fattoreUnitàBassoAlto
Apress_pressure_mpaMPa0.20.4
Bplaten_temperature_c°C3555
Cpress_dwell_ss13
Dpost_press_hold_ss515

4. Assegna le colonne in ingresso

Sotto Response mappings, apri ogni selettore di colonne e scegli la colonna corrispondente del foglio dati.

Colonna del foglio datiCampo in ingresso
press_pressure_mpaFactor press_pressure_mpa
platen_temperature_cFactor platen_temperature_c
press_dwell_sFactor press_dwell_s
post_press_hold_sFactor post_press_hold_s

Assegna peel_force_n_per_25mm a Response 1 e inserisci 1 in Number of responses. Assegna run_order a Execution order e point_type a Center point indicator. Per Center point column convention, scegli Point type (center / factorial / fractional / star / axial / edge / edge_midpoint).

Lascia Block non assegnato; questo studio registrato non ha blocchi.

5. Imposta il modello e i grafici

In Model, scegli Default hierarchical model per Model terms e inserisci 95 in Confidence level (%). Seleziona Include center-point adjustment in model. Lascia Calculate predictions deselezionato.

Apri Plot options. Seleziona Effect estimates e Residual diagnostics. Lascia Response contours deselezionato. Lascia Pareto view, Effect probability plot, Interaction plot e 3D surface deselezionati.

Design of Experiments: Scheda Inputs con gli abbinamenti e le impostazioni dell’esempio
Scheda Inputs con le assegnazioni dello studio registrato, i limiti dei fattori, il modello, il livello di confidenza e le opzioni dei grafici. Visualizza l’immagine a grandezza originale (si apre in una nuova scheda)

6. Analizza il foglio dati

Scegli Analyze worksheet, quindi apri Results. Questo adatta un modello alle misure registrate; non genera né randomizza un nuovo piano di prove.

7. Interpreta i risultati

  1. Inizia dalle prove registrate

    Sono incluse tutte le 19 prove: otto impostazioni della mezza frazione ripetute due volte, più tre prove al centro. Il piano ridotto non può separare alcuni effetti: pressione × temperatura è confusa con tempo di pressatura × tempo di mantenimento dopo la pressatura, ossia lo stesso contrasto potrebbe riflettere l’una o l’altra interazione. Questo piano è detto a risoluzione IV; anche gli effetti principali sono confusi con le interazioni a tre fattori.

  2. Verifica prima la mancanza di adattamento

    Mancanza di adattamento ha p = 0.0000169. Il modello a effetti principali non coglie un andamento oltre la variabilità osservata nelle prove ripetute. Indaga quell’andamento prima di fare affidamento sui suoi effetti o sulle sue previsioni. La correzione per il centro ha p = 0.6678; quel risultato non annulla la mancanza di adattamento rilevata.

  3. Leggi gli effetti tenendo presente quel limite

    Gli effetti stimati alto meno basso sono circa +3.10 N per 25 mm per la pressione, +2.41 per la temperatura, +1.25 per il tempo di pressatura e +0.70 per il tempo di mantenimento dopo la pressatura. L’intervallo di quest’ultimo include lo zero. Queste stime provengono dal modello con mancanza di adattamento rilevata. Anche gli effetti principali sono confusi con le interazioni a tre fattori; la ripetizione non separa quegli effetti.

    Stime degli effetti
    Effetti stimati alto meno basso con intervalli di confidenza al 95%. Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda)
  4. Leggi un residuo

    Un residuo è la risposta misurata meno il valore stimato. La prova 8 ha misurato 16.50 N per 25 mm; il modello ha stimato 15.36, lasciando circa +1.14 non spiegato. È il residuo grezzo maggiore in valore assoluto. Cerca curvature, variazioni della dispersione o punti insoliti.

    Residui rispetto ai valori stimati
    Residui in N per 25 mm rispetto alla risposta stimata. Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda)
  5. Verifica la sequenza delle prove

    Leggi i residui nell’ordine di esecuzione registrato. Cerca derive, cicli o un cambiamento brusco, poi verifica i registri corrispondenti dell’esperimento. Mantieni le prove insolite durante l’indagine; un residuo grande da solo non è un motivo per eliminare una misurazione.

    Residui rispetto all’ordine delle prove
    Residui in N per 25 mm nell’ordine di esecuzione registrato. Visualizza il grafico a grandezza originale (si apre in una nuova scheda)
  6. Pianifica cosa risolverebbe l’incertezza

    Le coppie seguenti non possono essere separate ripetendo la stessa frazione. Usa la guida corrispondente al piano frazionario e pianifica impostazioni aggiuntive se conta una singola interazione. Risolvi la mancanza di adattamento rilevata prima di fare affidamento sulle previsioni.

    InterazioneInterazione confusa
    Pressione × temperaturaTempo di pressatura × tempo di mantenimento dopo la pressatura
    Pressione × tempo di pressaturaTemperatura × tempo di mantenimento dopo la pressatura
    Pressione × tempo di mantenimento dopo la pressaturaTemperatura × tempo di pressatura
Altri dettagli: leggi ogni sezione dei risultati

Le tabelle complete dei risultati usano sei cifre significative, come in Help.

Panoramica del modello

La voce Prove analizzate riporta 19; Prove mancanti riporta 0. DF conta l’informazione disponibile per il modello e l’errore residuo. S è la deviazione standard residua in N per 25 mm. R² descrive la variabilità spiegata in queste prove; R² corretto tiene conto della dimensione del modello. PRESS e R² predittivo usano gli errori di previsione ottenuti escludendo un’osservazione alla volta. Un R² alto non dimostra l’adeguatezza del modello. Leggi il test di mancanza di adattamento e i grafici dei residui.

Panoramica del modello · 12 righe
StatisticaValore
Rispostapeel_force_n_per_25mm
Prove analizzate19
Risposte mancanti0
Rango del modello6
Gradi di libertà residui13
S0.881696
R²0.873855
R² corretto0.825338
PRESS21.4293
R² predittivo0.732517
Livello di confidenza0.95
Mancanza di adattamento disponibileSì

ANOVA dei termini corretta

Fonte indica il termine del modello o la componente di errore. Tipo distingue i test dei termini corretti per gli altri termini dai totali e dalla scomposizione dell’errore. DF indica i gradi di libertà; SS la somma dei quadrati; MS il rapporto tra SS e DF. F confronta la variabilità con la sua stima dell’errore; il p-value misura l’evidenza contro l’ipotesi nulla sottoposta a test. Leggi la mancanza di adattamento prima di affidarti ai singoli effetti. Un trattino indica una statistica non applicabile.

ANOVA dei termini corretta · 10 righe
FonteTipoDFSSMSFp-value
press_pressure_mpacorretto138.533138.533149.56740.00000879518
platen_temperature_ccorretto123.160223.160229.79230.000109671
press_dwell_scorretto16.212566.212567.991580.0142741
post_press_hold_scorretto11.953011.953012.512270.136978
Punto centralecorretto10.1498420.1498420.1927510.667846
Modelloriepilogo570.008614.001718.01130.0000194994
Erroreriepilogo1310.1060.777387——
Totaleriepilogo1880.11474.45081——
Errore puroscomposizione100.9268170.0926817——
Mancanza di adattamentoscomposizione39.179223.0597433.01340.0000168766

Coefficienti

Termine indica un termine del modello codificato. Stima è il suo coefficiente stimato; SE misura l’incertezza; t e p-value verificano se il coefficiente è zero. I limiti inferiore e superiore delimitano il suo intervallo al 95%. I livelli numerici basso, centrale e alto sono codificati come −1, 0 e +1. Con interazioni o termini quadratici, un coefficiente principale non descrive il cambiamento a ogni impostazione.

Coefficienti · 6 righe
TermineStimaSEtp-valueLimite inferiore dell’intervallo di confidenzaLimite superiore dell’intervallo di confidenza
Intercetta11.63690.22042452.79321.48418e-1611.160712.1131
press_pressure_mpa1.551880.2204247.040410.000008795181.075682.02807
platen_temperature_c1.203130.2204245.458230.0001096710.7269281.67932
press_dwell_s0.6231250.2204242.826940.01427410.1469281.09932
post_press_hold_s0.3493750.2204241.585010.136978-0.1268220.825572
Punto centrale-0.2435420.554721-0.4390340.667846-1.441940.954861

Covarianza dei coefficienti

Leggi insieme il termine della riga e quello della colonna. Gli elementi diagonali sono i quadrati degli errori standard dei coefficienti stimati. Gli elementi fuori dalla diagonale descrivono l’incertezza di stima condivisa. Questa matrice riguarda i coefficienti del modello, non le correlazioni tra le colonne dei fattori misurati.

Covarianza dei coefficienti · 6 righe
ColonnaIntercettapress_pressure_mpaplaten_temperature_cpress_dwell_spost_press_hold_sPunto centrale
Intercetta0.04858671.07884e-160-1.56752e-170-0.0485867
press_pressure_mpa1.07884e-160.0485867-8.7234e-19-6.98991e-18-9.36289e-19-5.65637e-16
platen_temperature_c0-8.76763e-190.0485867-6.68948e-18-3.78291e-18-7.39969e-20
press_dwell_s-1.56752e-17-6.83617e-18-6.68777e-180.04858672.57574e-188.36583e-17
post_press_hold_s0-9.36289e-19-6.48001e-182.57574e-180.04858679.27176e-20
Punto centrale-0.0485867-5.65637e-16-7.39969e-208.36583e-179.27176e-200.307716

Effetti fattoriali

Effetto è il contrasto stimato alto meno basso. SE misura l’incertezza e i limiti inferiore e superiore dell’intervallo di confidenza delimitano il suo intervallo al 95%. Effetto standardizzato è l’effetto in valore assoluto diviso per il suo SE. Un’interazione indica che l’effetto di un fattore cambia con un’altra impostazione. In questa mezza frazione, gli effetti principali sono confusi con le interazioni a tre fattori e le coppie di interazioni a due fattori non possono essere separate. Anche la mancanza di adattamento rilevata limita l’interpretazione di queste stime.

Effetti fattoriali · 4 righe
TermineEffettoSELimite inferiore dell’intervallo di confidenzaLimite superiore dell’intervallo di confidenzaEffetto standardizzato
press_pressure_mpa3.103750.4408482.151364.056147.04041
platen_temperature_c2.406250.4408481.453863.358645.45823
press_dwell_s1.246250.4408480.2938562.198642.82694
post_press_hold_s0.698750.440848-0.2536441.651141.58501

Diagnostica delle righe

ID riga identifica la riga del foglio dati; Ordine delle prove la colloca nella sequenza sperimentale. Stato indica se è stata analizzata. Osservato è la misura; Valore stimato è il valore del modello; Residuo è Osservato meno Valore stimato. Il residuo standardizzato tiene conto della variabilità residua e della leva. La leva misura quanto siano insoliti gli ingressi del modello. Sono mostrate tutte le righe registrate. Indaga una riga insolita prima di modificarla o escluderla.

Diagnostica delle righe · 19 righe
ID rigaOrdine delle proveStatoOsservatoValore stimatoResiduoResiduo standardizzatoLeva
help-doe-fractional-factorial-analysis-11Analizzato10.419.854380.5556250.7600230.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-22Analizzato10.5911.7119-1.12188-1.534580.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-33Analizzato11.1811.3933-0.213333-0.2963370.333333
help-doe-fractional-factorial-analysis-44Analizzato11.5812.2594-0.679375-0.9292970.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-55Analizzato11.8811.39330.4866670.6760180.333333
help-doe-fractional-factorial-analysis-66Analizzato14.0613.41940.6406250.8762920.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-77Analizzato11.4712.2594-0.789375-1.079760.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-88Analizzato16.515.36441.135621.553390.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-99Analizzato10.2511.0144-0.764375-1.045570.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1010Analizzato14.0613.41940.6406250.8762920.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1111Analizzato15.9615.36440.5956250.8147380.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1212Analizzato8.517.909380.6006250.8215770.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1313Analizzato10.8811.5619-0.681875-0.9327170.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1414Analizzato10.3111.0144-0.704375-0.9634940.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1515Analizzato10.711.5619-0.861875-1.178930.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1616Analizzato10.589.854380.7256250.9925610.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1717Analizzato11.1211.3933-0.273333-0.3796820.333333
help-doe-fractional-factorial-analysis-1818Analizzato9.047.909381.130621.546550.3125
help-doe-fractional-factorial-analysis-1919Analizzato11.2911.7119-0.421875-0.577070.3125

Codifica dei fattori

Fattore indica l’ingresso e Tipo il tipo usato nel modello. Centro e Scala convertono le impostazioni numeriche in valori codificati: (impostazione − centro) / scala. Quindi il punto medio è 0 e i limiti basso e alto inseriti sono −1/+1. Livelli / contrasti riguarda la codifica delle categorie; un trattino non è una misura numerica mancante. Conserva con questa tabella le note sulle colonne del modello, sui blocchi e sul rango.

Codifica dei fattori · 4 righe
FattoreTipoCentroScalaLivelli / contrasti
press_pressure_mpanumerico0.30.1—
platen_temperature_cnumerico4510—
press_dwell_snumerico21—
post_press_hold_snumerico105—
  • Colonne del modello: Intercetta, press_pressure_mpa, platen_temperature_c, press_dwell_s, post_press_hold_s, Punto centrale
  • Tolleranza del rango: 1e-10

8. Crea un report

Conserva Model overview, Adjusted term ANOVA, Coefficients, Coefficient covariance, Row diagnostics e Factor coding, oltre alla tabella Factorial effects e ai grafici degli effetti e dei residui. Includi le unità della risposta, le impostazioni dei fattori, l’ordine registrato delle prove e tutte le note del modello. Segnala la mancanza di adattamento rilevata quando condividi conclusioni o previsioni.

Seleziona Add to report dall’esecuzione completata. Apri Choose individual items and advanced options per selezionare tabelle e grafici, quindi scegli Add to draft. Gli elementi nascosti restano nell’analisi salvata.

Assegna un nome al report e aggiungi lo scopo dello studio e la tua interpretazione. Seleziona Save, controlla Preview, quindi usa Export → Download HTML. L’esempio seguente contiene tutti i contenuti selezionati, compresi i risultati che occupano più di una schermata.

Questo report è stato generato nell’app ed è in inglese. Output originale completo di questo esempio di Help, incluse le tabelle, i grafici e le note delle esecuzioni pertinenti. I numeri dei report usano la precisione di visualizzazione dell’app. I grafici esportati sono statici. Sugli schermi stretti, scorri orizzontalmente i grafici e le tabelle larghi.
Visualizza il report di esempio: Analizza un piano fattoriale frazionario: adesione delle etichette

Usiamo Microsoft Clarity per comprendere come i visitatori usano questo sito, incluse registrazioni delle sessioni e mappe di calore. Puoi usare il sito web senza accettare gli strumenti di analisi.

La tua scelta viene salvata in questo browser per sei mesi. Informativa sulla privacy

Scelta attuale: Nessuna scelta.