DOE 분석에 반복 실험의 표준 편차를 포함할 수 있나요?친애하는 커뮤니티 여러분,
저는 여러 요소를 사용하여 맞춤형 DEO를 만들었고 3가지 반응을 측정하고 있습니다.
이제 각 응답의 평균을 구했고 모든 것이 괜찮습니다. 하지만 각 응답에 대한 원시 값을 포함하는 것이 가능할까요?
아니면 각 방법의 편차를 포함하는 것이 의미가 있을까요?
답변해 주셔서 감사합니다.
기본 데이터 분석 및 모델링실험 설계윈도우Re: DOE 분석에 반복 실험의 표준편차를 포함할 수 있나요?먼저, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 귀하의 질의에 약간 혼란스럽습니다. 데이터 표를 첨부해 주시면 정말 도움이 됩니다(필요하다면 익명으로 처리해 주세요). 각 처리의 반복 실험이나 반복이 있습니까? 반복 실험(예: 동일한 처리의 독립적인 실행)이 있는 경우 실험의 DF가 증가하고 따라서 모델도 증가합니다. 이러한 반복 실험은 획득 방법에 따라 할당될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다(예: 무작위 반복 실험인 경우 MSE를 추정하는 데 사용됩니다). 각 처리에 대한 반복 실험(예: 여러 번 측정된 하나의 실험 단위)이 있는 경우 반복 측정의 평균과 반복 측정의 변동을 모두 분석(모델링)할 수 있습니다.
Re: DOE 분석에 반복 실험의 표준편차를 포함할 수 있나요?안녕하세요 @Viral_Jmp ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
"각 응답의 평균을 맞췄다"는 말은 무슨 뜻인가요? 각 응답을 여러 번 측정하고 평균을 모델링하고 있나요?
그렇다면 원시 데이터 측정 응답의 평균과 표준 편차를 사용하여 별도로 모델링할 수 있습니다. 그러면 각 요인이 평균 응답과 분산에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다.
좀 더 간단한 옵션은 로그선형분산모델(Loglinear Variance Models)을 사용하는 것입니다.
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이 첫 번째 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
