조사관은 반응에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 확인하고자 할 때 심사 디자인을 사용합니다.
선별 검사를 통해 아주 작은 실험에서 많은 요인을 연구 할 수 있습니다.
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많은 표준 스크리닝 설계는 주요 효과를 평가하는 데 초점을 둡니다.
확실한 스크리닝 디자인은 모델 모호성을 피할 수 있으므로 중요한 요소를보다 빠르고 효율적으로 식별 할 수 있습니다. 특정 요인의 효과가 강하게 구부러지면 전통적인 선별 검사가이 효과를 놓치고 요인을 가려 낼 수 있습니다.
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확실한 선별 검사는 효과를 혼동하는 것을 피하고 응답에 비선형 효과가있는 요인을 식별 할 수 있습니다.
JMP의 결정적인 스크리닝을 살펴 봅시다.
추출 프로세스의 수율에 영향을 미치는 여섯 가지 요인을 결정해야한다고 가정합니다.
가지고 계신 분은 먼저 요인 데이터 표를 여는 것이 더 쉽습니다. 해당 파일은 아래에 링크되어 있습니다. DOE 플랫폼의 적색 삼각형으로부터 응답, 요인 및 구속 조건을 저장할 수 있음을 기억하십시오.
추출 인자 데이터 테이블> DOE> 확실한 스크리닝> 최종 스크리닝 디자인을 선택하십시오.
응답 이름 아래에서 Y를 두 번 누르고 Yield를 입력하십시오.
빨간색 삼각형 메뉴에서 하중 요소를 선택하십시오.
요인 이름 및 범위는 기본 모델 상호 작용과 함께 요인 요약에 추가됩니다
계속을 클릭하십시오.
설계 옵션 개요가 열립니다. 여기서 차단 구조를 지정할 수 있습니다. 이 예제에서는 차단할 필요가 없으므로 No Blocks Required의 기본 선택을 그대로 사용합니다.
추가 실행을 추가하여 2 차 효과를 감지하는 기능을 크게 향상시킬 수도 있습니다. 최소 4 개의 추가 실행이 권장됩니다. 그러나이 데모에서는 0으로 남겨 둡니다.
확정적 스크리닝 디자인은 분석에서 중심점 또는 곡률을 얻기 위해 각 요인과 1 개의 추가 런에 대해 런을 추가합니다
이 데모의 경우 Red Triangle 아래에서 Random Seed를 "123"으로 설정하여 이러한 결과를 재현 할 수 있습니다.
그런 다음 디자인하기를 선택하십시오.
Definitive Screening Design 창이 업데이트되어 디자인 개요 및 디자인 평가 개요가 표시됩니다.
디자인 평가> 상관 관계에 대한 컬러 맵 개요를 엽니 다.
상관 관계의 컬러 맵은 모든 주요 효과와 2 요소 상호 작용 간의 상관 관계의 절대 값에 색상 강도 스케일을 할당합니다. 나는 이것에 대해 더 많은 정보를 가지고있다.
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상관 관계의 컬러 맵
단색의 진한 파란색 영역은 주 효과와 주 효과와 두 요인 상호 작용 사이에 상관 관계가 없음을 보여줍니다.
밝은 파란색과 회색 영역은 2 요소 상호 작용 간의 절대적인 상관 관계가 작음을 나타냅니다.
빨간색 사각형은 1의 절대적인 상관 관계를 나타냅니다. 이 모든 것은 대각선에 나타나며, 효과와 예상되는 상관 관계를 반영합니다.
Run Order를 Randomize로 두거나 설정하십시오.
데이터 테이블 만들기를 선택하십시오.
여기서 실험 실행을 수행하고 데이터를 수집합니다. 이제 연결된 추출 데이터를 열고 표 패널에서 녹색 화살표를 선택하여 모델 스크리닝 모델 스크립트를 실행합니다.
실행을 선택하십시오.
그리고 우리는 분석 보고서를 검토하고 1 단계 주요 효과를 통해 처음부터 선별 된 요인을 탐색 할 수 있습니다.
연결된 추출 샘플 데이터 세트를 사용하여 직접 스크리닝 디자인을 시도하십시오.
