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산업문제 해결을 위한 통계적 사고
이 동영상에서는 JMP의 완전 요인 플랫폼을 사용하여 완전 요인 실험을 설계하는 방법을 보여줍니다.
이를 위해 DOE, Classical, Full Factorial Design을 차례로 선택합니다.
응답 패널에서 응답 이름과 응답 목표를 변경할 수 있으며 동일한 실험에서 여러 응답 변수를 연구하려는 경우 응답을 추가할 수 있습니다.
이 예에서는 응답 이름을 Yield로 변경합니다. 이 실험의 목표는 수율을 최대화하는 것이지만 필요한 경우 이를 변경할 수 있습니다.
이 예에서는 응답에 대해 하한값인 90을 입력합니다. 그러나 필요한 경우 이 필드를 공백으로 둘 수 있습니다.
이제 요인을 추가하겠습니다. 연속 요인과 범주 요인의 조합을 추가할 수 있습니다.
시작하려면 3개의 연속적인 2단계 요소를 추가합니다.
이름을 두 번 클릭하여 변경합니다. X1을 Temp로, X2를 Time으로, X3을 Catalyst로 변경합니다. 다음으로 값을 변경합니다. Temp의 낮은 수준은 50이고 높은 수준은 120입니다. Time의 경우 값은 4와 24이고 Catalyst의 경우 값은 1과 5입니다.
이제 계속을 클릭합니다.
이것이 8개의 실행이 있는 2x2x2 설계임을 알 수 있습니다. 삼 완전 요인 설계.
기본적으로 설계는 무작위 순서로 실행됩니다. 무작위화는 제어되지 않은 변수의 효과를 평균화하기 때문에 중요합니다.
중심점 수 필드에 값을 입력하면 각 연속 요인에 대한 낮은 값과 높은 값 사이의 중간에 설계점이 추가됩니다. 예를 들어 두 개의 중심점을 추가하면 설계에는 Temp가 85, Time이 14, Catalyst가 3인 두 개의 실행이 포함됩니다. 이러한 실행을 사용하여 모델의 적합성을 테스트할 수 있습니다.
이 예에서는 중심점을 추가하지 않습니다.
복제 수 필드는 JMP에 디자인을 복제할 횟수를 알려줍니다. 이 값이 0이면 가능한 각 처리가 포함된 설계가 생성됩니다. 이 값을 1로 변경하면 전체 디자인이 한 번 복제됩니다.
이를 확인하기 위해 필드에 1을 입력하고 테이블 만들기를 클릭합니다.
이것이 런이 16개인 2x2x2 설계임을 알 수 있습니다.
패턴 열은 각 실행에 사용할 요인 수준에 대한 속기 표기법입니다. 예를 들어, 첫 번째 시도는 세 가지 요소가 모두 낮은 수준으로 설정된 상태에서 실행됩니다.
이것은 완전히 복제된 디자인이므로 각 처리가 무작위 순서로 두 번 실행됩니다. 예를 들어 행 1과 14는 복제본입니다. 이러한 런은 동일한 요인 수준을 사용합니다.
세 개의 스크립트가 데이터 테이블에 저장됩니다.
실험을 수행한 후 모델 스크립트를 사용하여 분석을 실행할 수 있습니다. 이는 데이터를 수집하기 전에 추정할 수 있는 모델을 확인하는 데에도 유용합니다.
디자인 평가 스크립트를 실행하여 디자인의 통계적 속성을 평가할 수 있습니다.
그리고 DOE Dialog 스크립트를 사용하여 전체 요인 디자인 창으로 돌아가서 변경할 수 있습니다.
이 설계에 다른 요소를 추가해 보겠습니다. 4단계 범주형 요인을 추가합니다. 이를 위해 Categorical, 4 level을 선택합니다. 그 결과 런이 32개인 2x2x2x4 설계가 생성됩니다.
이 디자인을 복제하지 않으려면 Number of Replicates를 0으로 변경하고 Make Table을 클릭합니다.
결과 설계는 4개의 요인이 있는 무작위 32-런 완전 요인입니다.
이 실험을 수행할 경우 이 설계 테이블이 지침이 됩니다. 실행할 처리를 알려주고 응답 값을 기록하는 열을 제공합니다. 작업을 잃지 않도록 이 테이블을 새 이름으로 저장하는 것이 좋습니다.
