Comenzile aplicației, identificatorii foilor de lucru și valorile datelor demonstrative își păstrează forma originală. Capturile de ecran, graficele și fișierele de descărcat sunt în engleză. Exemplele științifice păstrează notația engleză originală: punct zecimal și virgulă pentru mii. Numerele și prețurile de prezentare folosesc formatul românesc.
Exemplu: rezistența sigilării pungilor
22 de execuții independente de sigilare: opt combinații cu două niveluri, repetate în fiecare dintre cele două zile, plus trei execuții în punctul central pe zi. Un bloc reprezintă o zi experimentală; păstrați coloana sa atribuită, astfel încât modelul să țină cont de diferențele între zile.
Descărcați măsurătorile înregistrate (CSV)Acesta este același exemplu înregistrat ca în Help. Fișierul CSV conține setările factorilor și răspunsurile măsurate, de importat împreună. Folosiți Open example in a practice copy din Help pentru a completa automat setările.
1. Creați spațiul de lucru
În bara laterală, deschideți Design of Experiments și creați o analiză. Dați-i un nume, selectați New blank worksheet, apoi alegeți Create analysis.
2. Importați măsurătorile
Descărcați fișierul CSV de exemplu de mai sus și importați-l în foaia de lucru. Alegeți Comma ca separator de câmpuri, Dot ca separator zecimal și First row contains column names. Păstrați împreună răspunsul, setările factorilor, tipul punctului și ordinea de execuție pentru fiecare rând.
3. Alegeți studiul și introduceți factorii
În Inputs, alegeți Analyze existing worksheet pentru Task și Full factorial pentru Design family.
În Factors, folosiți Add factor sau eliminați un rând până când există 3 factori. Păstrați această ordine și setați Type la Numeric pentru fiecare factor.
Introduceți valorile Factor name, Unit, Low și High de mai jos.
| Factor | Numele factorului | Unitate | Nivel inferior | Nivel superior |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Lăsați Numeric levels, optional necompletat.
4. Atribuiți coloanele de intrare
În Response mappings, deschideți fiecare selector de coloane și selectați coloana corespunzătoare din foaia de lucru.
| Coloană din foaia de lucru | Câmp de intrare |
|---|---|
jaw_temperature_c | Factor jaw_temperature_c |
dwell_time_s | Factor dwell_time_s |
jaw_pressure_mpa | Factor jaw_pressure_mpa |
Atribuiți seal_strength_n_per_15mm câmpului Response 1 și introduceți 1 în Number of responses. Atribuiți run_order câmpului Execution order și point_type câmpului Center point indicator. Pentru Center point column convention, alegeți Point type (center / factorial / fractional / star / axial / edge / edge_midpoint).
Atribuiți block câmpului Block pentru a păstra în model cele două zile experimentale.
5. Configurați modelul și graficele
În Model, alegeți Default hierarchical model pentru Model terms și introduceți 95 în Confidence level (%). Bifați Include center-point adjustment in model. Lăsați Calculate predictions nebifat.
Deschideți Plot options. Bifați Effect estimates și Residual diagnostics. Lăsați Response contours nebifat. Lăsați Pareto view, Effect probability plot, Interaction plot și 3D surface nebifate.
6. Analizați foaia de lucru
Alegeți Analyze worksheet, apoi deschideți Results. Astfel se ajustează modelul la măsurătorile înregistrate; nu se generează și nu se aleatorizează un plan nou de execuții.
7. Interpretați rezultatele
Începeți cu execuțiile înregistrate
Sunt incluse toate cele 22 de execuții de sigilare. Cele opt combinații de niveluri inferioare și superioare au fost repetate în fiecare dintre cele două zile, cu trei execuții în punctul central pe zi. Modelul ține cont de diferențele dintre cele două zile. Fiecare răspuns este rezistența măsurată a unei sigilări realizate independent.
Verificați dacă modelul omite o structură a datelor
Examinați Lipsă de adecvare în ANOVA ajustată pe termeni. Valoarea p este 0.9725, astfel că testul nu detectează o structură omisă la nivelul de 5%. Aceasta nu dovedește că modelul este corect. Efectul zilei are p = 0.01595; păstrați ajustarea pentru bloc când comparați setările.
Citiți efectele
Temperatura are cel mai mare efect estimat de model ca diferență între nivelul superior și cel inferior: aproximativ +5.97 N pe 15 mm. Durata adaugă aproximativ +3.99, iar presiunea +1.25. Temperatură × durată este aproximativ +2.65; temperatură × presiune este aproximativ −1.51. O interacțiune înseamnă că efectul unui factor se modifică în funcție de setarea altui factor. Aceste efecte principale nu se aplică neschimbate fiecărei combinații.
Efecte estimate de model ca diferențe între nivelul superior și cel inferior, cu intervale de încredere de 95%. Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Citiți un reziduu
Un reziduu este răspunsul măsurat minus valoarea estimată de model. Execuția 11 a măsurat 23.87 N pe 15 mm; modelul a estimat 22.55, lăsând aproximativ +1.32 neexplicat. Acesta este cel mai mare reziduu brut în valoare absolută. În grafic, căutați curburi, variații ale dispersiei sau puncte neobișnuite.
Reziduuri în N pe 15 mm în funcție de răspunsul estimat de model. Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Verificați succesiunea execuțiilor
Axa orizontală urmează ordinea de execuție înregistrată. Căutați derivă, cicluri sau o schimbare bruscă a reziduurilor. O structură poate sugera că modelul a omis o schimbare din timpul experimentului; graficul nu identifică însă cauza acesteia.
Reziduuri în N pe 15 mm în ordinea de execuție înregistrată. Vedeți graficul la dimensiune completă (se deschide într-o filă nouă) Alegeți o execuție de confirmare
Examinați înregistrările pentru execuțiile neobișnuite și comparați combinațiile ținând cont de interacțiuni și de ajustarea pentru zi. Confirmați o setare promițătoare și fezabilă cu sigilări noi, independente. Cel mai mare efect principal, singur, nu stabilește cea mai bună rețetă de operare.
Mai multe detalii: citiți fiecare secțiune de rezultate
Tabelele complete de rezultate folosesc șase cifre semnificative, ca în Help.
Privire de ansamblu asupra modelului
Numărul de execuții analizate este 22; numărul de execuții lipsă este 0. DF numără informația disponibilă pentru model și eroarea reziduală. S este abaterea standard reziduală în N pe 15 mm. R² descrie variația explicată de model în aceste execuții; R² ajustat ține cont de mărimea modelului. Consultați Detalii despre predicție și coeficienți pentru PRESS și R² predictiv. Un R² mare nu stabilește adecvarea modelului. Citiți testul de lipsă de adecvare și graficele reziduurilor.
| Statistică | Valoare |
|---|---|
| Răspuns | seal_strength_n_per_15mm |
| Execuții experimentale analizate | 22 |
| Răspunsuri lipsă | 0 |
| Rangul modelului | 9 |
| Grade de libertate reziduale | 13 |
| S | 0.565919 |
| R² | 0.983747 |
| R² ajustat | 0.973744 |
| PRESS | 9.07951 |
| R² predictiv | 0.964555 |
| Nivel de încredere | 0.95 |
| Test de lipsă de adecvare disponibil | Da |
ANOVA ajustată pe termeni
Sursa indică termenul modelului sau componenta erorii. Tipul distinge testele ajustate pe termeni de totaluri și de descompunerea erorii. DF reprezintă gradele de libertate; SS este suma pătratelor; MS este SS împărțit la DF. F compară variația cu estimarea erorii sale; valoarea p măsoară dovezile împotriva ipotezei nule testate. Citiți Lipsă de adecvare înainte de a vă baza pe efectele individuale. O liniuță înseamnă că statistica nu se aplică.
| Sursă | Tip | DF | SS | MS | F | Valoarea p |
|---|---|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | ajustat | 1 | 142.325 | 142.325 | 444.398 | 1.95327e-11 |
| dwell_time_s | ajustat | 1 | 63.6006 | 63.6006 | 198.588 | 2.97481e-9 |
| jaw_pressure_mpa | ajustat | 1 | 6.2001 | 6.2001 | 19.3593 | 0.000717766 |
| jaw_temperature_c × dwell_time_s | ajustat | 1 | 28.037 | 28.037 | 87.5433 | 3.87092e-7 |
| jaw_temperature_c × jaw_pressure_mpa | ajustat | 1 | 9.1204 | 9.1204 | 28.4777 | 0.000135106 |
| dwell_time_s × jaw_pressure_mpa | ajustat | 1 | 0.245025 | 0.245025 | 0.76507 | 0.397618 |
| Bloc | ajustat | 1 | 2.45557 | 2.45557 | 7.66731 | 0.0159483 |
| Punct central | ajustat | 1 | 0.00950303 | 0.00950303 | 0.0296724 | 0.865888 |
| Model | rezumat | 8 | 251.993 | 31.4991 | 98.3535 | 2.27367e-10 |
| Eroare | rezumat | 13 | 4.16344 | 0.320265 | — | — |
| Total | rezumat | 21 | 256.157 | 12.1979 | — | — |
| Eroare pură | descompunere | 4 | 2.78713 | 0.696783 | — | — |
| Lipsă de adecvare | descompunere | 9 | 1.37631 | 0.152923 | 0.21947 | 0.972452 |
Coeficienți
Termenul indică un termen al modelului codificat. Estimarea este coeficientul estimat de model; SE măsoară incertitudinea; t și valoarea p testează un coeficient nul. Limitele inferioară și superioară ale IC delimitează intervalul său de 95%. Setările numerice inferioare, de mijloc și superioare sunt codificate −1, 0 și +1. În prezența interacțiunilor sau a pătratelor, un coeficient principal nu descrie schimbarea la orice setare.
| Termen | Estimare | SE | t | Valoarea p | Limita inferioară a IC | Limita superioară a IC |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Termen constant | 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 |
| Bloc · contrast 1 | -0.334091 | 0.120654 | -2.76899 | 0.0159483 | -0.594749 | -0.0734329 |
| Punct central | -0.0466667 | 0.270913 | -0.172257 | 0.865888 | -0.631939 | 0.538606 |
Efecte factoriale
Efectul este contrastul estimat de model între nivelul superior și cel inferior. SE măsoară incertitudinea, iar limitele inferioară și superioară ale IC oferă intervalul său de 95%. Efectul standardizat este valoarea absolută a efectului împărțită la SE. O interacțiune înseamnă că efectul unui factor se modifică în funcție de setarea altui factor.
| Termen | Efect | SE | Limita inferioară a IC | Limita superioară a IC | Efect standardizat |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
Diagnostice pe rânduri
ID-ul rândului identifică rândul din foaia de lucru; ordinea de execuție îl localizează în succesiunea experimentului. Starea precizează dacă a fost analizat. Observat este măsurătoarea; valoarea estimată de model este valoarea modelului; reziduul este Observat minus valoarea estimată de model. Reziduul standardizat ține cont de variația reziduală și de influența potențială a intrărilor. Influența potențială măsoară cât de neobișnuite sunt intrările modelului. Sunt afișate toate rândurile înregistrate. Investigați un rând neobișnuit înainte de a-l modifica sau exclude.
| ID rând | Ordine de execuție | Stare | Observat | Valoare estimată de model | Reziduu | Reziduu standardizat | Influență potențială |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| help-doe-getting-started-1 | 1 | Analizat | 18.72 | 18.7872 | -0.0671591 | -0.165039 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-2 | 2 | Analizat | 28.38 | 28.9097 | -0.529659 | -1.3016 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-3 | 3 | Analizat | 17.82 | 17.6947 | 0.125341 | 0.308017 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-4 | 4 | Analizat | 22.53 | 22.5542 | -0.0242424 | -0.0482605 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-5 | 5 | Analizat | 22.09 | 22.5222 | -0.432159 | -1.062 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-6 | 6 | Analizat | 21.89 | 22.5542 | -0.664242 | -1.32234 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-7 | 7 | Analizat | 21.83 | 21.7897 | 0.0403409 | 0.099135 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-8 | 8 | Analizat | 22 | 22.0097 | -0.00965909 | -0.0237365 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-9 | 9 | Analizat | 20.45 | 20.2022 | 0.247841 | 0.609052 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-10 | 10 | Analizat | 28.89 | 28.8922 | -0.00215909 | -0.00530581 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-11 | 11 | Analizat | 23.87 | 22.5542 | 1.31576 | 2.61934 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-12 | 12 | Analizat | 20.68 | 20.8703 | -0.190341 | -0.467749 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-13 | 13 | Analizat | 23.47 | 23.2224 | 0.247576 | 0.49286 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-14 | 14 | Analizat | 18.18 | 18.3628 | -0.182841 | -0.449319 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-15 | 15 | Analizat | 22.32 | 23.2224 | -0.902424 | -1.7965 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-16 | 16 | Analizat | 29.62 | 29.5603 | 0.0596591 | 0.146608 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-17 | 17 | Analizat | 30.05 | 29.5778 | 0.472159 | 1.1603 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-18 | 18 | Analizat | 19.58 | 19.4553 | 0.124659 | 0.306341 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-19 | 19 | Analizat | 22.63 | 22.6778 | -0.0478409 | -0.117566 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-20 | 20 | Analizat | 23.25 | 23.2224 | 0.0275758 | 0.0548963 | 0.212121 |
| help-doe-getting-started-21 | 21 | Analizat | 22.36 | 22.4578 | -0.0978409 | -0.240437 | 0.482955 |
| help-doe-getting-started-22 | 22 | Analizat | 23.68 | 23.1903 | 0.489659 | 1.2033 | 0.482955 |
Codificarea factorilor
Factorul indică intrarea, iar Tipul indică tipul său în model. Centrul și Scara transformă setările numerice în valori codificate: (setare − centru) / scară. Astfel, punctul de mijloc este 0, iar limitele inferioară și superioară introduse sunt −1/+1. Niveluri / contraste se aplică codificării categoriale; o liniuță nu reprezintă o măsurătoare numerică lipsă. Păstrați alături de acest tabel notele despre coloanele modelului, bloc și rang.
| Factor | Tip | Centru | Scară | Niveluri / contraste |
|---|---|---|---|---|
| jaw_temperature_c | numeric | 160 | 10 | — |
| dwell_time_s | numeric | 1 | 0.2 | — |
| jaw_pressure_mpa | numeric | 0.3 | 0.05 | — |
- Coloane ale modelului: Termen constant, 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, Bloc · contrast 1, Punct central
- Toleranță pentru rang: 1e-10
- Nivelul blocului: Day_1
- Nivelul blocului: Day_2
Covarianța coeficienților
Citiți împreună termenii fiecărui rând și ai fiecărei coloane. Elementele de pe diagonală sunt pătratele erorilor standard ale coeficienților estimați. Elementele din afara diagonalei descriu incertitudinea comună a estimării. Această matrice privește coeficienții modelului, nu corelațiile dintre coloanele factorilor măsurați.
| Coloană | Termen constant | 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 | Bloc · contrast 1 | Punct central |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Termen constant | 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 |
| Bloc · contrast 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 |
| Punct central | -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 |
Detalii despre predicție și coeficienți
PRESS însumează erorile de predicție obținute prin omiterea pe rând a câte unei execuții: fiecare execuție este prezisă de un model ajustat fără acea execuție. R² predictiv folosește aceste erori. Covarianța coeficienților înregistrează incertitudinea estimării; elementele de pe diagonală sunt pătratele erorilor standard ale coeficienților. Aceste diagnostice completează verificările lipsei de adecvare și ale reziduurilor, fără a le înlocui.
8. Creați un raport
Păstrați Model overview, Adjusted term ANOVA, Coefficients, Coefficient covariance, Row diagnostics și Factor coding, precum și tabelul Factorial effects și graficele efectelor și reziduurilor. Includeți unitățile răspunsului, setările factorilor, ordinea de execuție înregistrată și toate notele modelului. Păstrați rezultatul testului de lipsă de adecvare alături de verificările reziduurilor; acesta nu validează singur modelul.
Alegeți Add to report din analiza finalizată. Deschideți Choose individual items and advanced options pentru a selecta tabele și grafice, apoi alegeți Add to draft. Elementele ascunse rămân în analiza salvată.
Denumiți raportul și adăugați scopul studiului și interpretarea dumneavoastră. Alegeți Save, verificați Preview, apoi utilizați Export → Download HTML. Exemplul de mai jos conține întregul conținut selectat, inclusiv rezultatele care depășesc un singur ecran.