검정력 분석의 예
이 예에서는 반응(Strength)에 대한 다양한 크기의 효과를 감지할 설계 검정력에 관심이 있습니다. 설계에는 연속형 요인 세 개, 2수준 범주형 요인 한 개 및 3수준 범주형 요인이 있습니다. 3수준 범주형 요인은 원래 설계의 블록 요인입니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Design Experiment/Coffee Data.jmp를 엽니다.
2. DOE > 설계 진단 > 설계 평가를 선택합니다.
3. Grind, Temperature, Time, Charge, Station을 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.
Strength를 Y, 반응으로 추가할 수도 있습니다. 그러나 반응을 지정해도 설계 특성에 영향을 미치지 않습니다.
4. 확인을 클릭합니다.
5. 회색 표시 아이콘을 클릭하여 "검정력 분석" 섹션을 엽니다. "유의 수준"이 "0.05"로 설정되어 있습니다.
6. "예상 RMSE"에 "0.1"을 입력합니다. 이 값은 고정 설계 설정에 대한 Strength의 표준편차 추정값입니다.
Station이 Strength에 미치는 영향에 관심이 있습니다.
예상 계수
검정력을 추정하려면 감지할 차이를 산출하는 예상 계수를 설정해야 합니다. 예를 들어 Temperature는 수준이 -1과 1로 코드화된 연속형 요인입니다. Temperature가 Strength에 영향을 미치지 않는다는 귀무가설이 있는 검정을 가정해 보겠습니다. Figure 16.14에서는 Temperature의 전체 수준에서 0.10(=2*0.05) 단위의 차이를 감지할 검정력이 0.291에 불과하다는 것을 보여 줍니다.
1. Temperature, Time 또는 Charge를 낮은 수준에서 높은 수준으로 변경할 때 0.10 단위의 강도 변화를 감지할 검정력을 추정하려면 각 요인의 예상 계수를 0.05로 설정합니다. 낮은 수준에서 높은 수준으로의 변화는 두 개의 코드화된 단위입니다.
2. Grind를 Coarse에서 Medium으로 변경할 때 0.10 단위의 강도 변화를 감지할 검정력을 추정하려면 Grind의 예상 계수를 0.05로 설정합니다. Coarse에서 Medium으로의 변화는 두 개의 코드화된 단위입니다.
3. Station를 변경할 때 0.10 단위의 강도 변화를 감지할 검정력을 추정하려면 Station 1과 Station 2의 예상 계수를 0.10으로 설정합니다. Station은 3수준 범주형 요인이므로 "모수" 목록에 두 개의 항(Station 1, Station 2)으로 표시됩니다. 전체 예상 평균을 초과하는 0.10 단위의 각 Station 1과 Station 2로 인한 증가는 전체 예상 평균에서 0.20 단위의 Station 3으로 인한 감소에 해당합니다.
4. 예상 계수에 변경 사항 적용을 클릭합니다. 지정한 계수를 반영하여 "예상 반응" 값이 업데이트됩니다.
그림 16.14 완료된 검정력 분석
검정력 분석 테이블에 나오는 처음 네 개 요인의 경우 해당 요인이 Strength에 영향을 미치지 않는다는 검정의 검정력은 0.291입니다. 이 값은 각 요인의 전체 수준에서 0.10(=2*0.05) 단위의 차이를 감지할 확률입니다.
전체 Station 효과에 대한 검정력(0.888)이 검정력 테이블 아래에 제공됩니다. Station은 3수준 범주형 요인이므로 검정력 분석 테이블의 검정력은 부분 검정력 값입니다. Station이 Strength에 영향을 미치지 않는다는 검정은 F-검정입니다.