Niveau : Intermédiaire
La conception expérimentale traditionnelle est une méthode analytique basée sur la décomposition de la somme des carrés à l'aide d'un sigma appelé analyse de variance, en supposant que les facteurs sont orthogonaux les uns aux autres, et pas seulement le tableau orthogonal. Cependant, cette méthode ne peut pas être appliquée en cas de valeurs manquantes, il est donc nécessaire d'effectuer une analyse en utilisant la « théorie de l'estimation linéaire », qui a fourni le cadre théorique pour l'analyse de la variance. Il est cependant difficile de trouver des livres qui l’expliquent.
"Model Fitting" de JMP prend également en charge l'analyse de tableaux orthogonaux avec des valeurs manquantes, mais il prend également en charge "l'estimation de l'intervalle de confiance à 95 % de la différence entre le niveau actuel et le niveau optimal", qui est la norme pour l'analyse de tableaux orthogonaux. dois-je le trouver ? La « formule de Taguchi » ou la « formule d'Ina » pour estimer ces variances d'erreur sont-elles intégrées dans JMP ? Il faut du courage pour faire confiance et utiliser les résultats JMP tels qu'ils sont, sans livre expliquant la procédure d'analyse utilisée pour les calculer.
Par conséquent, en montrant une méthode d'analyse utilisant les fonctions matricielles Excel pour le cas où il manque une valeur dans le tableau orthogonal L8, et en la comparant avec les résultats de l'analyse utilisant JMP, nous approfondirons notre compréhension du principe de calcul de « l'ajustement du modèle ». , nous présentons une méthode de calcul de base qui peut être utilisée pour d’autres applications.
