Nazwy poleceń aplikacji, identyfikatory kolumn i wartości danych przykładowych zachowano w oryginale. Zrzuty ekranu, wykresy i pliki do pobrania są w języku angielskim.
Przykład: przyczepność etykiety
19 niezależnych przebiegów: osiem różnych ustawień połówkowej frakcji powtórzonych dwukrotnie oraz trzy przebiegi w centrum.
Pobierz zarejestrowane pomiary (CSV, po angielsku)To ten sam zarejestrowany przykład, którego użyto w sekcji Help. Plik CSV zawiera ustawienia czynników i zmierzone odpowiedzi do wspólnego importu. Wybierz Open example in a practice copy w Help, aby automatycznie wypełnić ustawienia.
1. Utwórz obszar roboczy
Na pasku bocznym otwórz Design of Experiments i utwórz analizę. Nadaj jej nazwę, wybierz New blank worksheet, a następnie Create analysis.
2. Zaimportuj pomiary
Pobierz powyższy przykładowy plik CSV i zaimportuj go do arkusza. Jako separator wybierz Comma, jako separator dziesiętny Dot i zaznacz First row contains column names. Zachowaj razem odpowiedź, ustawienia czynników, typ punktu i kolejność wykonania każdego wiersza.
3. Wybierz badanie i wprowadź czynniki
Na karcie Inputs wybierz Analyze existing worksheet w polu Task i Fractional factorial w Design family.
W sekcji Factors użyj Add factor lub usuń wiersz, aby uzyskać 4 czynniki. Zachowaj podaną kolejność i ustaw Type na Numeric dla każdego czynnika.
Wprowadź poniższe wartości Factor name, Unit, Low i High.
| Czynnik | Nazwa czynnika | Jednostka | Dolny poziom | Górny poziom |
|---|---|---|---|---|
| A | press_pressure_mpa | MPa | 0.2 | 0.4 |
| B | platen_temperature_c | °C | 35 | 55 |
| C | press_dwell_s | s | 1 | 3 |
| D | post_press_hold_s | s | 5 | 15 |
4. Przypisz kolumny wejściowe
W sekcji Response mappings otwórz listę wyboru każdej kolumny i wybierz odpowiednią kolumnę arkusza.
| Kolumna arkusza | Pole wejściowe |
|---|---|
press_pressure_mpa | Factor press_pressure_mpa |
platen_temperature_c | Factor platen_temperature_c |
press_dwell_s | Factor press_dwell_s |
post_press_hold_s | Factor post_press_hold_s |
Przypisz peel_force_n_per_25mm do Response 1 i wpisz 1 w Number of responses. Przypisz run_order do Execution order, a point_type do Center point indicator. W polu Center point column convention wybierz Point type (center / factorial / fractional / star / axial / edge / edge_midpoint).
Pozostaw Block nieprzypisane; to zarejestrowane badanie nie ma bloków.
5. Ustaw model i wykresy
W sekcji Model wybierz Default hierarchical model w polu Model terms i wpisz 95 w Confidence level (%). Zaznacz Include center-point adjustment in model. Pozostaw Calculate predictions niezaznaczone.
Otwórz Plot options. Zaznacz Effect estimates i Residual diagnostics. Pozostaw Response contours niezaznaczone. Nie zaznaczaj Pareto view, Effect probability plot, Interaction plot ani 3D surface.
6. Przeanalizuj arkusz
Wybierz Analyze worksheet, a następnie otwórz Results. Dopasowuje to model do zarejestrowanych pomiarów; nie generuje ani nie randomizuje nowego planu doświadczenia.
7. Zinterpretuj wyniki
Zacznij od zarejestrowanych przebiegów
Uwzględniono wszystkie 19 przebiegów: osiem ustawień połówkowej frakcji powtórzonych dwukrotnie oraz trzy przebiegi w centrum. Ograniczony plan nie rozdziela niektórych efektów: interakcja ciśnienia i temperatury jest uwikłana z interakcją czasu docisku i czasu przetrzymania, więc ten sam kontrast może odzwierciedlać każdą z nich. Plan ma rozdzielczość IV; efekty główne są także uwikłane z interakcjami trójczynnikowymi.
Najpierw sprawdź brak dopasowania
Test braku dopasowania daje p = 0.0000169. Model efektów głównych pomija zależność wykraczającą poza zmienność widoczną w powtórzonych przebiegach. Zbadaj ją, zanim oprzesz się na efektach lub predykcjach. Korekta punktu centralnego ma p = 0.6678; ten wynik nie unieważnia wykrytego braku dopasowania.
Odczytuj efekty z uwzględnieniem ograniczenia
Dopasowane efekty różnicy między górnym a dolnym poziomem wynoszą około +3.10 N na 25 mm dla ciśnienia, +2.41 dla temperatury, +1.25 dla czasu docisku i +0.70 dla czasu przetrzymania. Przedział dla czasu przetrzymania obejmuje zero. Oszacowania pochodzą z modelu z wykrytym brakiem dopasowania. Efekty główne są także uwikłane z interakcjami trójczynnikowymi; powtórzenia ich nie rozdzielają.
Dopasowane efekty różnicy między górnym a dolnym poziomem z 95% przedziałami ufności (wykres po angielsku). Otwórz wykres w pełnym rozmiarze (otwiera się w nowej karcie) Odczytaj resztę
Reszta to zmierzona odpowiedź pomniejszona o wartość dopasowaną. W przebiegu 8 zmierzono 16.50 N na 25 mm; model dopasował 15.36, pozostawiając około +1.14 niewyjaśnionej różnicy. To największa bezwzględna reszta surowa. Szukaj krzywizny, zmieniającego się rozrzutu i nietypowych punktów.
Reszty w N na 25 mm względem dopasowanej odpowiedzi (wykres po angielsku). Otwórz wykres w pełnym rozmiarze (otwiera się w nowej karcie) Sprawdź kolejność przebiegów
Odczytuj reszty w zarejestrowanej kolejności wykonania. Szukaj dryfu, cykli i nagłych zmian, a następnie sprawdź dokumentację odpowiednich przebiegów. Podczas wyjaśniania zachowaj nietypowe przebiegi; sama duża reszta nie uzasadnia usunięcia pomiaru.
Reszty w N na 25 mm w zarejestrowanej kolejności wykonania (wykres po angielsku). Otwórz wykres w pełnym rozmiarze (otwiera się w nowej karcie) Zaplanuj sposób rozstrzygnięcia niepewności
Poniższych par nie można rozdzielić przez powtarzanie tej samej frakcji. Skorzystaj z poradnika tworzenia odpowiadającego planu ułamkowego i zaplanuj dodatkowe ustawienia, jeśli ważna jest pojedyncza interakcja. Wyjaśnij wykryty brak dopasowania, zanim oprzesz się na predykcjach.
Interakcja Interakcja uwikłana Ciśnienie × temperatura Czas docisku × czas przetrzymania Ciśnienie × czas docisku Temperatura × czas przetrzymania Ciśnienie × czas przetrzymania Temperatura × czas docisku
Więcej szczegółów: omówienie poszczególnych wyników
Pełne tabele wyników zachowują sześć cyfr znaczących, tak jak w sekcji Help.
Przegląd modelu
Przeanalizowano 19 przebiegów; brakujących przebiegów jest 0. DF określa informację dostępną dla modelu i błędu resztowego. S jest odchyleniem standardowym reszt w N na 25 mm. R² opisuje zmienność dopasowaną w tych przebiegach; skorygowane R² uwzględnia rozmiar modelu. PRESS i predykcyjne R² korzystają z błędów predykcji przy pomijaniu pojedynczej obserwacji. Wysokie R² nie potwierdza adekwatności modelu. Sprawdź test braku dopasowania i wykresy reszt.
| Statystyka | Wartość |
|---|---|
| Odpowiedź | peel_force_n_per_25mm |
| Przeanalizowane przebiegi | 19 |
| Brakujące odpowiedzi | 0 |
| Rząd macierzy modelu | 6 |
| Stopnie swobody reszt | 13 |
| S | 0.881696 |
| R² | 0.873855 |
| Skorygowane R² | 0.825338 |
| PRESS | 21.4293 |
| Predykcyjne R² | 0.732517 |
| Poziom ufności | 0.95 |
| Dostępny test braku dopasowania | Tak |
Skorygowana ANOVA składników
Źródło wskazuje składnik modelu lub błędu. Typ rozróżnia skorygowane testy składników, sumy i rozkład błędu. DF oznacza stopnie swobody, SS sumę kwadratów, a MS iloraz SS i DF. F porównuje zmienność z oszacowaniem błędu; wartość p mierzy siłę dowodów przeciw testowanej hipotezie zerowej. Zanim oprzesz się na pojedynczych efektach, sprawdź brak dopasowania. Kreska oznacza, że statystyka nie ma zastosowania.
| Źródło | Typ | DF | SS | MS | F | wartość p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | Skorygowane | 1 | 38.5331 | 38.5331 | 49.5674 | 0.00000879518 |
| platen_temperature_c | Skorygowane | 1 | 23.1602 | 23.1602 | 29.7923 | 0.000109671 |
| press_dwell_s | Skorygowane | 1 | 6.21256 | 6.21256 | 7.99158 | 0.0142741 |
| post_press_hold_s | Skorygowane | 1 | 1.95301 | 1.95301 | 2.51227 | 0.136978 |
| Punkt centralny | Skorygowane | 1 | 0.149842 | 0.149842 | 0.192751 | 0.667846 |
| Model | Podsumowanie | 5 | 70.0086 | 14.0017 | 18.0113 | 0.0000194994 |
| Błąd | Podsumowanie | 13 | 10.106 | 0.777387 | — | — |
| Łącznie | Podsumowanie | 18 | 80.1147 | 4.45081 | — | — |
| Błąd czysty | Rozkład sumy kwadratów | 10 | 0.926817 | 0.0926817 | — | — |
| Brak dopasowania | Rozkład sumy kwadratów | 3 | 9.17922 | 3.05974 | 33.0134 | 0.0000168766 |
Współczynniki
Składnik wskazuje zakodowany wyraz modelu. Oszacowanie jest dopasowanym współczynnikiem, SE mierzy jego niepewność, a t i wartość p testują współczynnik równy zeru. Dolna i górna granica PU wyznaczają jego 95% przedział. Dolne, środkowe i górne ustawienia liczbowe są kodowane jako −1, 0 i +1. Przy interakcjach lub kwadratach współczynnik główny nie opisuje zmiany dla każdego ustawienia.
| Składnik | Oszacowanie | SE | t | wartość p | Dolna granica PU | Górna granica PU |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Wyraz wolny | 11.6369 | 0.220424 | 52.7932 | 1.48418e-16 | 11.1607 | 12.1131 |
| press_pressure_mpa | 1.55188 | 0.220424 | 7.04041 | 0.00000879518 | 1.07568 | 2.02807 |
| platen_temperature_c | 1.20313 | 0.220424 | 5.45823 | 0.000109671 | 0.726928 | 1.67932 |
| press_dwell_s | 0.623125 | 0.220424 | 2.82694 | 0.0142741 | 0.146928 | 1.09932 |
| post_press_hold_s | 0.349375 | 0.220424 | 1.58501 | 0.136978 | -0.126822 | 0.825572 |
| Punkt centralny | -0.243542 | 0.554721 | -0.439034 | 0.667846 | -1.44194 | 0.954861 |
Kowariancja współczynników
Odczytuj łącznie składniki wskazane w wierszu i kolumnie. Elementy na przekątnej są kwadratami błędów standardowych dopasowanych współczynników. Elementy poza przekątną opisują wspólną niepewność estymacji. Macierz dotyczy współczynników modelu, a nie korelacji między zmierzonymi kolumnami czynników.
| Kolumna | Wyraz wolny | press_pressure_mpa | platen_temperature_c | press_dwell_s | post_press_hold_s | Punkt centralny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Wyraz wolny | 0.0485867 | 1.07884e-16 | 0 | -1.56752e-17 | 0 | -0.0485867 |
| press_pressure_mpa | 1.07884e-16 | 0.0485867 | -8.7234e-19 | -6.98991e-18 | -9.36289e-19 | -5.65637e-16 |
| platen_temperature_c | 0 | -8.76763e-19 | 0.0485867 | -6.68948e-18 | -3.78291e-18 | -7.39969e-20 |
| press_dwell_s | -1.56752e-17 | -6.83617e-18 | -6.68777e-18 | 0.0485867 | 2.57574e-18 | 8.36583e-17 |
| post_press_hold_s | 0 | -9.36289e-19 | -6.48001e-18 | 2.57574e-18 | 0.0485867 | 9.27176e-20 |
| Punkt centralny | -0.0485867 | -5.65637e-16 | -7.39969e-20 | 8.36583e-17 | 9.27176e-20 | 0.307716 |
Efekty czynnikowe
Efekt to dopasowany kontrast między górnym a dolnym poziomem. SE mierzy niepewność, a dolna i górna granica PU wyznaczają jego 95% przedział. Efekt standaryzowany jest wartością bezwzględną efektu podzieloną przez SE. Interakcja oznacza, że efekt czynnika zmienia się wraz z ustawieniem innego czynnika. W tej połówkowej frakcji efekty główne są uwikłane z interakcjami trójczynnikowymi, a par interakcji dwuczynnikowych nie można rozdzielić. Wykryty brak dopasowania również ogranicza te oszacowania.
| Składnik | Efekt | SE | Dolna granica PU | Górna granica PU | Efekt standaryzowany |
|---|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | 3.10375 | 0.440848 | 2.15136 | 4.05614 | 7.04041 |
| platen_temperature_c | 2.40625 | 0.440848 | 1.45386 | 3.35864 | 5.45823 |
| press_dwell_s | 1.24625 | 0.440848 | 0.293856 | 2.19864 | 2.82694 |
| post_press_hold_s | 0.69875 | 0.440848 | -0.253644 | 1.65114 | 1.58501 |
Diagnostyka wierszy
Identyfikator wiersza wskazuje wiersz arkusza, a kolejność przebiegu jego pozycję w doświadczeniu. Status informuje, czy został przeanalizowany. Wartość obserwowana jest pomiarem, dopasowana wynikiem modelu, a reszta ich różnicą. Reszta standaryzowana uwzględnia zmienność reszt i dźwignię. Dźwignia mierzy nietypowość danych wejściowych modelu. Pokazano wszystkie zarejestrowane wiersze. Zbadaj nietypowy wiersz przed jego zmianą lub wykluczeniem.
| Identyfikator wiersza | Kolejność przebiegu | Status | Wartość obserwowana | Wartość dopasowana | Reszta | Reszta standaryzowana | Dźwignia |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| help-doe-fractional-factorial-analysis-1 | 1 | Przeanalizowano | 10.41 | 9.85438 | 0.555625 | 0.760023 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-2 | 2 | Przeanalizowano | 10.59 | 11.7119 | -1.12188 | -1.53458 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-3 | 3 | Przeanalizowano | 11.18 | 11.3933 | -0.213333 | -0.296337 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-4 | 4 | Przeanalizowano | 11.58 | 12.2594 | -0.679375 | -0.929297 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-5 | 5 | Przeanalizowano | 11.88 | 11.3933 | 0.486667 | 0.676018 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-6 | 6 | Przeanalizowano | 14.06 | 13.4194 | 0.640625 | 0.876292 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-7 | 7 | Przeanalizowano | 11.47 | 12.2594 | -0.789375 | -1.07976 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-8 | 8 | Przeanalizowano | 16.5 | 15.3644 | 1.13562 | 1.55339 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-9 | 9 | Przeanalizowano | 10.25 | 11.0144 | -0.764375 | -1.04557 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-10 | 10 | Przeanalizowano | 14.06 | 13.4194 | 0.640625 | 0.876292 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-11 | 11 | Przeanalizowano | 15.96 | 15.3644 | 0.595625 | 0.814738 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-12 | 12 | Przeanalizowano | 8.51 | 7.90938 | 0.600625 | 0.821577 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-13 | 13 | Przeanalizowano | 10.88 | 11.5619 | -0.681875 | -0.932717 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-14 | 14 | Przeanalizowano | 10.31 | 11.0144 | -0.704375 | -0.963494 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-15 | 15 | Przeanalizowano | 10.7 | 11.5619 | -0.861875 | -1.17893 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-16 | 16 | Przeanalizowano | 10.58 | 9.85438 | 0.725625 | 0.992561 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-17 | 17 | Przeanalizowano | 11.12 | 11.3933 | -0.273333 | -0.379682 | 0.333333 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-18 | 18 | Przeanalizowano | 9.04 | 7.90938 | 1.13062 | 1.54655 | 0.3125 |
| help-doe-fractional-factorial-analysis-19 | 19 | Przeanalizowano | 11.29 | 11.7119 | -0.421875 | -0.57707 | 0.3125 |
Kodowanie czynników
Czynnik wskazuje dane wejściowe, a typ sposób modelowania. Centrum i skala przekształcają ustawienia liczbowe w wartości kodowane: (ustawienie − centrum) / skala. Punkt środkowy ma więc kod 0, a dolna i górna granica −1/+1. Poziomy i kontrasty dotyczą kodowania kategorii; kreska nie oznacza brakującego pomiaru liczbowego. Zachowaj z tabelą uwagi o kolumnach modelu, blokach i rzędzie macierzy.
| Czynnik | Typ | Centrum | Skala | Poziomy / kontrasty |
|---|---|---|---|---|
| press_pressure_mpa | Liczbowy | 0.3 | 0.1 | — |
| platen_temperature_c | Liczbowy | 45 | 10 | — |
| press_dwell_s | Liczbowy | 2 | 1 | — |
| post_press_hold_s | Liczbowy | 10 | 5 | — |
- Kolumny modelu: wyraz wolny, press_pressure_mpa, platen_temperature_c, press_dwell_s, post_press_hold_s, punkt centralny
- Tolerancja rzędu macierzy: 1e-10
8. Utwórz raport
Zachowaj Model overview, Adjusted term ANOVA, Coefficients, Coefficient covariance, Row diagnostics i Factor coding, a także tabelę Factorial effects oraz wykresy efektów i reszt. Podaj jednostki odpowiedzi, ustawienia czynników, zarejestrowaną kolejność wykonania i wszystkie uwagi do modelu. Udostępniając wnioski lub predykcje, wskaż wykryty brak dopasowania.
Wybierz Add to report z zakończonego przebiegu. Otwórz Choose individual items and advanced options aby wybrać tabele i wykresy, a następnie wybierz Add to draft. Ukryte elementy pozostają w zapisanej analizie.
Nadaj raportowi nazwę, dodaj cel badania i swoją interpretację. Wybierz Save, sprawdź Preview, a następnie użyj Export → Download HTML. Poniższy przykład zawiera całą wybraną treść, w tym wyniki wykraczające poza jeden ekran.