완전히 무작위적이고 복제되지 않은 2k 데이터에서 이상치를 탐지하기 위한 그래픽 도구 완전히 무작위화되고 복제되지 않은 2k 및 2k-P 요인 분석에서 이상치를 탐지하기 위한 그래픽 도구
Tony Cooper, PhD, SAS의 수석 분석 컨설턴트
Doug Sanders, 컨설팅 통계학자
Cheryl Hild, 품질 책임자, Aegis Sciences
오늘날 산업에서 통계적 방법에 대한 인식이 높아짐에 따라 많은 비통계학자들이 통계 연구를 구현하고 통계적으로 설계된 실험(DOE)을 수행하고 있습니다. 응용 환경에서 비통계학자가 DOE를 사용하는 것이 증가함에 따라 DOE 결과의 분석과 해석을 모두 지원하는 더 많은 그래픽 방법론이 필요합니다. 특히, 복제되지 않은 DOE에서 노이즈와 활성 배경 변수의 이상치 효과를 조사하기 위한 사용자 친화적인 수단이 절실히 필요합니다. 이 논문은 잘 정립된 확인적 통계 기법과 간단한 그래픽 탐색 도구를 통합한 복제되지 않은 2k 및 2k-p 요인 설계에서 이상치를 식별하는 매우 간단하면서도 효과적인 방법론을 제시합니다. 이 방법을 가장 잘 적용하려면 그래프에서 색상 코드와 마커를 대화형으로 동적으로 사용해야 합니다. 이는 JMP 소프트웨어에서 특히 쉽고 강력합니다. 항상 그렇듯이 산업은 최소한의 리소스 지출로 최대한의 정보를 찾으려고 합니다. 많은 산업이 순수한 오류 항을 추정하지 않는 복제되지 않은 설계에 의존하고 있습니다. 의사 오류 항은 효과의 중요성을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 방법론은 실험을 확장하여 실험자가 실험 내 노이즈의 일관성을 평가할 수 있도록 합니다. 이 방법은 광범위하게 사용되어 실험자가 데이터와 상호 작용하여 오해의 소지가 있는 분석을 피하고 프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 추가 단서를 발견할 수 있도록 했습니다.
