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이 DoE의 목표는 무엇입니까? 중요한 영향을 파악하고, 시스템을 최적화하고, 노이즈 요인에 대한 시스템의 견고성을 테스트하는 것 등입니다. 어떤 요인들이 있습니까? 왜 3단계로만 범주화되어 있습니까?
통계적으로 유의미한 효과가 나타나지 않는 데에는 여러 가지 가능한 설명이 있습니다.
- 응답에서 높은 노이즈/실험적 변동성: 실험적 변동성을 추정하는 데 도움이 될 수 있는 설계 반복 실행이 있습니까?
- 요인 범위가 너무 작습니다. 귀하의 경우에는 범주형 요인만 사용하고 있지만, 연구된 수준이 충분히 달라서 어느 정도 차이가 있습니까?
- 디자인에서 다른 중요한 요소가 누락됨
- 부적절한 모델 및/또는 요인 정의
- 어쩌면 이러한 요소들은 통계적으로 유의미하지 않고 연구된 반응과 테스트 수준에 영향을 미칠 수도 있습니다.
- ...
설계와 관련하여, 두 개의 3단계 요인(3x3)을 포함하는 모든 조합을 수행하신 것 같습니다. 반복된 실행을 통해 실험 변동성을 더 정확하게 추정하기 위해 몇 번의 실행을 추가하거나, 검정력 분석에 따라 p-값 임계값을 조정할 수 있을 것입니다. 연구 초기 단계이고 실험 횟수가 적다면, "표준" p-값 임계값인 0.05로는 통계적으로 유의미한 효과를 확인하기 어려울 것입니다. 실험계획법(DoE)을 설계할 때, 반응에서 예상되는 잡음을 추정하여 검정력 분석을 활용하여 실험계획법(DoE)의 크기 및/또는 알파 수준을 조정할 수 있습니다.
효과 추정치는 무엇인가? 실질적으로 중요한가? 반응에 유의미한 영향을 미치는가?
DOE 결과를 정량적 또는 질적 예측으로 사용하는 방법(효과 요약 기반)에 대한 정보는 유사한 주제(및 응답)에서도 확인할 수 있습니다.
귀하의 상황에 대한 정보가 많을수록 귀하를 돕는 것이 더 쉬워질 것입니다.
