Wenn virtuelle Experimentdaten gewonnen werden, ist es möglich, die Daten jedes Einzelnen zu analysieren. Normalerweise wird die Analyse jedoch anhand von Durchschnittswerten für jede Schicht basierend auf den Attributen der Befragten durchgeführt. Wenn es keine großen Unterschiede in den Ergebnissen der geschichteten Analyse gibt, führt die Behandlung aller Daten auf einmal zu genaueren Ergebnissen, da mehr Daten vorhanden sind. Liegen jedoch deutliche Unterschiede in den Analyseergebnissen pro Schicht vor, ist eine korrekte Betrachtung ohne Schichtung nicht möglich und es besteht die Gefahr, falsche Informationen zu erhalten.
In dieser Studie diskutieren wir die geschichtete Analyse virtueller experimenteller Daten unter Verwendung eines optimalen Designs mit JMP. Zum Zeitpunkt der Präsentation planen wir, anhand von Fallstudien zu demonstrieren, wie eine benutzerdefinierte Versuchsplanung (DOE) mit JMP17 durchgeführt werden kann.
