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1. 主效应图示例
主效应图示例. 了解关于Minitab 18 的更多信息. 某工程师想要评估三种不同金属的烧结时间与抗压强度之间的关系。
该工程师分别度量了每种烧结时间下(100 ...menuMinitab® 18支持主效应图示例了解关于Minitab18 的更多信息某工程师想要评估三种不同金属的烧结时间与抗压强度之间的关系。
该工程师分别度量了每种烧结时间下(100分钟、150分钟和200分钟),每种金属类型的五个样品的抗压强度。
该工程师执行了一般线性模型(GLM)方差分析,并在输出中包含了主效应图。
打开样本数据烧结时间.MTW.打开主效应图对话框。
在响应中,输入强度。
在因子中,输入烧结时间和金属类型。
单击确定。
解释结果在此示例中,主效应图显示了金属类型2与最高强度相关,且150的烧结时间与最高强度相关。
但是,一般线性模型结果表明,烧结时间的主效应统计意义不显著。
烧结时间水平的平均强度之间的差异可能是由随机概率导致的。
如果您对此数据集使用拟合一般线性模型,则结果表明烧结时间和金属类型之间的交互作用项统计意义显著。
此交互作用项效应表明金属类型和强度之间的关系取决于烧结时间的值。
因此,工程师如果不考虑交互作用效应,就无法解释主效应。
尽管您可以使用此图来显示效应,但还必须通过查看方差分析表中的效应来评估统计意义显著性。
此图显示了数据均值。
当您可以使用数据均值来获得哪种效应可能较为明显的一般概念时,总的来说,这将是使用因子图中的拟合均值获得更为精确结果的良好实践。
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该工程师分别度量了每种烧结时间下(100 ...menuMinitab® 18支持主效应图示例了解关于Minitab18 的更多信息某工程师想要评估三种不同金属的烧结时间与抗压强度之间的关系。
该工程师分别度量了每种烧结时间下(100分钟、150分钟和200分钟),每种金属类型的五个样品的抗压强度。
该工程师执行了一般线性模型(GLM)方差分析,并在输出中包含了主效应图。
打开样本数据烧结时间.MTW.打开主效应图对话框。
在响应中,输入强度。
在因子中,输入烧结时间和金属类型。
单击确定。
解释结果在此示例中,主效应图显示了金属类型2与最高强度相关,且150的烧结时间与最高强度相关。
但是,一般线性模型结果表明,烧结时间的主效应统计意义不显著。
烧结时间水平的平均强度之间的差异可能是由随机概率导致的。
如果您对此数据集使用拟合一般线性模型,则结果表明烧结时间和金属类型之间的交互作用项统计意义显著。
此交互作用项效应表明金属类型和强度之间的关系取决于烧结时间的值。
因此,工程师如果不考虑交互作用效应,就无法解释主效应。
尽管您可以使用此图来显示效应,但还必须通过查看方差分析表中的效应来评估统计意义显著性。
此图显示了数据均值。
当您可以使用数据均值来获得哪种效应可能较为明显的一般概念时,总的来说,这将是使用因子图中的拟合均值获得更为精确结果的良好实践。
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2. 什么是主效应图?
什么是主效应图? ... 使用主效应图检查一个或多个因子的水平均值之间的差值。
当因子的不同水平对响应的影响不同时,表示存在一个主效应。
主效应图中绘制的各 ...menuMinitab® 18支持什么是主效应图?了解关于Minitab18 的更多信息使用主效应图检查一个或多个因子的水平均值之间的差值。
当因子的不同水平对响应的影响不同时,表示存在一个主效应。
主效应图中绘制的各因子水平的响应均值由一条线连接在一起。
当您选择统计 >方差分析 >主效应图后,Minitab将绘制一个使用数据均值的图。
而在拟合模型后,您可以使用存储的模型来生成使用拟合均值的图。
示例例如,肥料公司B正在比较使用他们的产品施肥的植物与使用公司A的肥料施肥的植物所测量得出的植物生长率。
他们在两个位置对这两种肥料进行了检验。
下面就是这两个因子的主效应图。
肥料似乎影响植物的生长率,因为线不水平。
肥料B比肥料A的植物生长率均值要高。
位置也会影响植物生长率。
位置1的植物生长率均值比位置2高。
参考线代表总体均值。
要查找的一般模式:当该线水平(与x轴平行)时,表示不存在主效应。
因子的每个水平以相同方式影响响应,而且响应均值在所有因子水平上都相同。
当线不水平时,表示存在主效应。
因子的不同水平对响应的影响不同。
线越陡峭,主效应的量值越大。
主效应图将不会显示交互作用。
要查看因子之间的交互作用,请使用交互作用图。
重要信息要确定某一模式在统计上是否显著,必须进行适当的检验。
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当因子的不同水平对响应的影响不同时,表示存在一个主效应。
主效应图中绘制的各 ...menuMinitab® 18支持什么是主效应图?了解关于Minitab18 的更多信息使用主效应图检查一个或多个因子的水平均值之间的差值。
当因子的不同水平对响应的影响不同时,表示存在一个主效应。
主效应图中绘制的各因子水平的响应均值由一条线连接在一起。
当您选择统计 >方差分析 >主效应图后,Minitab将绘制一个使用数据均值的图。
而在拟合模型后,您可以使用存储的模型来生成使用拟合均值的图。
示例例如,肥料公司B正在比较使用他们的产品施肥的植物与使用公司A的肥料施肥的植物所测量得出的植物生长率。
他们在两个位置对这两种肥料进行了检验。
下面就是这两个因子的主效应图。
肥料似乎影响植物的生长率,因为线不水平。
肥料B比肥料A的植物生长率均值要高。
位置也会影响植物生长率。
位置1的植物生长率均值比位置2高。
参考线代表总体均值。
要查找的一般模式:当该线水平(与x轴平行)时,表示不存在主效应。
因子的每个水平以相同方式影响响应,而且响应均值在所有因子水平上都相同。
当线不水平时,表示存在主效应。
因子的不同水平对响应的影响不同。
线越陡峭,主效应的量值越大。
主效应图将不会显示交互作用。
要查看因子之间的交互作用,请使用交互作用图。
重要信息要确定某一模式在统计上是否显著,必须进行适当的检验。
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3. 主效应图
Minitab 标绘每个因子水平的拟合均值,并用线将其连接起来。
中心点和因子点以不同的符号表示。
在响应数据的总均值处绘制参考线。
如果输入一个因子,则Minitab ...
中心点和因子点以不同的符号表示。
在响应数据的总均值处绘制参考线。
如果输入一个因子,则Minitab ...
4. 如何用Minitab做DoE的主效应图和交互作用图
用Minitab做DoE的主效应图和交互作用图 主效应图--Minitab的路径路径:Stat ? ANOVA ? Main Effects 主效应图示及分析解读:斜率大的即为主效应明显的因子。
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