Bei der Analyse multifaktorieller experimenteller Daten mit der gleichen Anzahl an Wiederholungen ist es schwierig, das optimale Modell zu finden, da alle Faktoren, einschließlich der Wechselwirkungen, orthogonal zueinander sind. Sie können mit einer einfachen Zusammenfassung davonkommen. Wenn jedoch Kovariaten berücksichtigt werden müssen, ist es nicht möglich, eine Varianzanalysetabelle durch Zerlegen der Quadratsumme zu erstellen. Miyagawa (2008), „Science of Problem Discovery and Solution – Fundamentals of SQC“, enthält ein Beispiel für die Analyse experimenteller Drei-Faktor-Daten einschließlich Kovariaten, die hauptsächlich aus einem geschichteten Streudiagramm bestehen, das mit einer Regressionslinie überlagert ist Die Ergebnisse der Regressionsanalyse unter Verwendung von Dummy-Variablen werden angezeigt. Miyagawa betont, dass Rückschlüsse auf der Grundlage von Schätzungen von Regressionsparametern nicht einfach sind und dass nichts besser ist als eine sorgfältige Schichtung in einem Streudiagramm. Daher haben wir nach der Auswahl von Variablen einschließlich Interaktionen mithilfe der „Schrittweisen Methode“ in „Model Fit“ von JMP das „Vorhersageprofil“ und das „Interaktionsprofil“ mithilfe der „Standard-Methode der kleinsten Quadrate“ verwendet. , und dann das „Graph“ verwendet. In diesem Artikel wird eine vielfältige und umfassende Problemlösungsmethode vorgestellt, die mithilfe von „Builder“ mit einem gitterartigen geschichteten Streudiagramm verbunden ist. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen zusätzlich zum JMP-Plotting auch, wie Sie Streudiagramme erstellen, die zur Problemlösung mit Excel benötigt werden.
