이 가이드는 Fit Two Level Screening 플랫폼을 사용하여 스크리닝 실험(예: 부분 요인 설계)을 분석하는 방법을 안내합니다. 핏 모델 플랫폼도 사용할 수 있지만, Fit Two Level Screening 플랫폼은 완전 포화 실험에서 중요한 효과를 식별하도록 설계된 그래프와 분석 결과를 제공합니다. 이 예시는 맞춤 디자인 플랫폼에서 생성된 20회 실행 2^5 스크리닝 실험입니다. 이 설계는 모든 주효과와 2요인 상호작용을 추정할 수 있도록 합니다.
모델을 명시하고 분석하십시오.
JMP에서 설계된 대부분의 실험에는 스크리닝 및 모델링 스크립트가 데이터 테이블에 저장됩니다. 스크리닝 스크립트는 스크리닝 분석 플랫폼을 실행하고 포화 모델을 자동으로 적합시킵니다.
- DOE > Classical > Two Level Screening 에서 Fit Two Level Screening 플랫폼을 실행하거나, 데이터 테이블에 저장된 경우 '선별' 옆의 녹색 삼각형을 클릭하여 스크립트를 실행하세요.
- JMP는 포화 모델(여기서는 절편을 포함하여 19개 항)을 적합시킵니다. 대비 표와 반정규분포도는 길이 의사표준오차 (PSE)를 사용하여 활성 요인을 식별합니다.
참고: 스크리닝 실험에서는 대부분의 효과가 비활성 상태이며 그 추정치는 본질적으로 무작위 잡음이라고 가정합니다. 반정규 도표 의 선은 길이 PSE (잔차 표준 오차의 추정치)와 같은 기울기로 그려집니다. 대부분의 효과는 비활성 상태이며 이 선에 가깝게 위치합니다. 이 선에서 크게 벗어나는 효과는 활성 상태로 표시됩니다.
- 하단의 ' 모델 실행 '을 선택하여 활성 효과만 포함하는 적합 모델 플랫폼을 실행하세요. 참고: 유의미한 상호작용에 포함된 모든 요인의 주효과는 해당 주효과의 p값과 관계없이 모두 포함해야 합니다. Command 키를 누른 상태에서 표에서 해당 항을 선택하여 추가하세요. 결과에는 효과 요약, 적합성 부족 (반복된 지점이 있는 경우), 적합도 요약, ANOVA 표 등이 포함됩니다.
잔차 또는 정규 분포 그림, 프로파일러 및 상호작용 그림 과 같은 다른 옵션은 상단의 빨간색 삼각형 아래에서 사용할 수 있습니다.
팁:
- Fit Two Level Screening 플랫폼의 개별 및 동시 p값은 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 하며 (결과값은 달라질 수 있습니다).
- 분석을 실행하는 또 다른 방법은 분석 > 모델 적합을 사용하여 모델을 지정하거나 모델 스크립트를 실행하는 것입니다. "DOE 부분 요인 분석" 가이드를 참조하십시오.
Reactor 20 Custom.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment)Reactor 20 Custom.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더 > 실험 설계)
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 실험 설계 가이드를 참조하십시오.
