분할구 설계 비교의 예
설계 비교 플랫폼을 사용하여 주구 수가 다른 두 개의 분할구 설계를 비교합니다. 다음과 같은 세 요인에 대한 설계입니다.
• 변경하기 힘든 연속형 요인
• 변경하기 쉬운 연속형 요인
• 변경하기 쉬운 3수준 범주형 요인
설계는 모든 2요인 교호작용을 가정된 모형에 포함합니다. 20회 런이 가능하고 4개 또는 8개의 주구를 사용하여 비교하려고 합니다.
설계 비교 시작
1. 도움말 > 샘플 인덱스를 선택하고 "샘플 인덱스"의 빨간색 삼각형을 클릭한 후 샘플 열기 > 스크립트를 선택합니다. Compare Split Plots.jsl을 엽니다.
2. 스크립트 창을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 스크립트 실행을 선택합니다.
사용자 설계를 사용하여 다음 두 설계 테이블이 구성됩니다.
– 4 Whole Plots
– 8 Whole Plots
이 두 설계를 비교하려고 합니다. 4 Whole Plots 테이블이 활성화되어 있습니다.
3. 4 Whole Plots 테이블에서 DOE > 설계 진단 > 설계 비교를 선택합니다.
4. ‘4 Whole Plots’을(를) 다음과 비교 목록에서 8 Whole Plots를 선택합니다.
이 설계에 대한 패널이 시작 창에 추가됩니다. JMP는 두 설계 테이블에 나타나는 순서에 따라 자동으로 열을 매칭합니다.
그림 17.26 완료된 시작 창
5. 확인을 클릭합니다.
6. "참조 설계: 20 런 '4 Whole Plots'" 아래의 매칭 규격 섹션을 엽니다.
그림 17.27 분할구 설계를 위한 매칭 규격
"주구" 열은 설계의 일부로 입력됩니다. 설계 비교를 수행하려면 주구 구조를 알아야 하므로 이 열이 필요합니다.
보고서 검토
"설계 평가" 보고서는 두 설계를 비교하는 다양한 진단 결과를 제공합니다.
그림 17.28 두 분할구 설계에 대한 검정력 분석
"검정력 분석" 보고서는 주구 요인 X1에 대한 검정력의 경우 4 주구 설계(0.19)가 8 주구 설계(0.497)보다 훨씬 작습니다. 그러나 4 주구 설계는 분할구 효과, 특히 두 분할구 요인의 교호작용 X2*X3을 감지할 수 있는 검정력(0.797)이 다른 설계(0.523)보다 높습니다. 결합 효과 X2*X3에 대한 검정력은 색상 막대 및 범례 아래에 제공됩니다.
그림 17.29 분할구 설계를 비교하는 상대 추정 효율도
"상대 추정 효율도" 보고서는 X1의 상대 추정 효율도가 0.778임을 보여 줍니다. 이는 X1의 표준 오차가 8 주구 설계보다 4 주구 설계에서 현저히 크다는 것을 나타냅니다.
"추정값의 상대 표준 오차" 보고서를 엽니다. 4 주구 설계에서 X1의 상대 표준 오차가 0.553이고 8 주구 설계의 오차는 0.43임을 확인할 수 있습니다.
"상대 추정 효율도" 보고서에서 X2*X3 2의 상대 추정 효율도는 1.449이며, 이는 X2*X3 2와 관련된 모수의 표준 오차가 4 주구 설계보다 8 주구 설계에서 현저히 크다는 것을 나타냅니다.
"검정력 분석" 및 "상대 추정 효율도" 보고서는 설계 선택이 주구 효과 X1 감지의 중요성과 관련이 있음을 나타냅니다. 8 주구 설계를 사용하면 주구 효과를 더 잘 감지할 수 있습니다. 4 주구 설계는 범주형 변수를 포함하는 분할구 효과를 감지하는 데 약간 더 좋습니다.