完全に無作為化された複製されていない2kにおける異常値の検出のためのグラフィカルツール... 完全に無作為化された複製されていない2kおよび2k-P階乗における外れ値の検出のためのグラフィカルツール
Tony Cooper、博士、主席分析コンサルタント、SAS
Doug Sanders、コンサルティング統計学者
Aegis Sciences、品質担当ディレクター、Cheryl Hild
今日の業界における統計的方法の意識の高まりに伴い、多くの非統計学者が統計的研究を実施し、統計的に計画された実験（DOE）を行っています。適用された設定において非統計学者によるDOEの使用の増加に伴い、DOE結果の分析と解釈の両方をサポートするためのよりグラフィカルな方法論が必要とされています。特に、複製されていないＤＯＥにおける雑音の異常な影響および活動的な背景変数を調査するためのユーザフレンドリな手段に対する重大な必要性がある。本稿では、確立された確認統計的手法を単純なグラフィカルな探索的ツールと統合する、複製されていない2kおよび2k-p要因計画における異常値を同定するための非常に単純でありながら効果的な方法論を提示します。この方法の最良の応用はグラフ上のカラーコードとマーカの対話的かつ動的な使用を必要とする。これはJMPソフトウェアでは特に簡単で強力です。いつものように、業界は最小限のリソースの支出のために最大限の情報を見つけようとしています。多くの業界は、純粋な誤差項が推定されないような、複製されていない設計に頼っています。擬似誤差項を使用して効果の有意性を推定することができます。この方法論は、実験者が実験内のノイズの一貫性を評価できるように調査を拡張します。この方法は広く使用されており、実験者が誤った分析を回避し、彼らのプロセスがどのように機能しているかについてのさらなる手がかりを発見するために彼らのデータと対話することを可能にする。
実験計画
