Ein grafisches Werkzeug zum Erkennen von Ausreißern in vollständig randomisierten, unreplizierten 2k- und 2k-P-Faktoren
Tony Cooper, PhD, Principal Analytical Consultant, SAS
Doug Sanders, beratender Statistiker
Cheryl Hild, Qualitätsdirektorin von Aegis Sciences
Mit dem zunehmenden Bewusstsein für statistische Methoden in der Industrie setzen viele Nichtstatistiker heute statistische Studien um und führen statistisch entworfene Experimente (DOEs) durch. Mit dieser verstärkten Verwendung von DOE durch Nicht-Statistiker in angewandten Umgebungen sind mehr grafische Methoden erforderlich, um sowohl die Analyse als auch die Interpretation der DOE-Ergebnisse zu unterstützen. Insbesondere besteht ein dringender Bedarf an benutzerfreundlichen Mitteln, um die Auswirkungen von Rauschen und aktiven Hintergrundvariablen in unreplizierten DOEs auf Ausreißer zu untersuchen. In diesem Dokument wird eine äußerst einfache und dennoch effektive Methode zur Erkennung von Ausreißern in nicht replizierten 2k- und 2k-p-Faktorentwürfen vorgestellt, die bewährte statistische Bestätigungsmethoden mit einem einfachen grafischen, explorativen Werkzeug integriert. Die beste Anwendung der Methode erfordert die interaktive und dynamische Verwendung von Farbcodes und Markierungen in Diagrammen. Dies ist in JMP-Software besonders einfach und leistungsstark. Wie immer sucht die Industrie nach maximalen Informationen für den minimalen Ressourcenaufwand. Viele Branchen stützen sich auf ein unrepliziertes Design, bei dem reine Fehlerausdrücke nicht geschätzt werden. Pseudofehlerausdrücke können verwendet werden, um die Signifikanz von Effekten abzuschätzen. Diese Methodik erweitert die Untersuchung, so dass der Experimentator die Konsistenz des Geräusches innerhalb des Experiments beurteilen kann. Die Methode wurde ausgiebig eingesetzt, so dass Experimentatoren mit ihren Daten interagieren können, um irreführende Analysen zu vermeiden und zusätzliche Hinweise auf den Ablauf ihrer Prozesse zu finden.
