완전 무작위, 비 복 수행 2k 및 2k-P 팩토리 리얼에서 특이점 검출을위한 그래픽 도구
Tony Cooper, Ph.D, 수석 분석 컨설턴트, SAS
Doug Sanders, 컨설팅 통계 전문가
Cheryl Hild, Aegis Sciences의 품질 이사
오늘날 업계의 통계 방법에 대한 인지도가 높아짐에 따라 많은 비 통계학자가 통계 연구를 수행하고 통계적으로 설계된 실험 (DOE)을 수행하고 있습니다. 적용된 환경에서 비 통계학자가 DOE를 많이 사용함에 따라 DOE 결과의 해석과 해석을 모두 지원하는 더 많은 그래픽 방법론이 필요합니다. 특히, 복제되지 않은 DOE에서 잡음 및 활성 배경 변수의 이상 값 영향을 조사하는 사용자에게 친숙한 방법이 필요합니다. 이 백서는 확립 된 확증적인 통계 기법과 간단한 그래픽, 탐색 도구를 통합 한 2k 및 2k-p 계승되지 않은 설계의 이상 치를 식별하는 심플하면서도 효과적인 방법론을 제시합니다. 이 방법을 가장 잘 적용하려면 그래프에 색상 코드와 마커를 대화식으로 동적으로 사용해야합니다. 이것은 JMP 소프트웨어에서 특히 쉽고 강력합니다. 언제나처럼, 업계는 자원의 최소 지출에 대한 최대 정보를 찾고 있습니다. 많은 업계가 순수한 오류 조건을 추정하지 않는 단순한 설계에 기대고 있습니다. 의사 오류 용어는 효과의 중요성을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 이 방법론은 실험자가 실험 내에서 잡음의 일관성을 평가할 수 있도록 조사를 확장합니다. 이 방법은 광범위하게 사용되어 실험자가 자신의 데이터와 상호 작용하여 오해의 소지가있는 분석을 피하고 프로세스가 작동하는 방법에 대한 추가 단서를 발견 할 수 있습니다.
