분할구 실험의 예
이 예에서는 모형 적합 플랫폼의 혼합 모형 분석법을 사용하여 두 개의 요인으로 분할구 실험을 지정하고 분석합니다. "혼합 모형" 분석법을 지정하면 "모형 적합" 시작 창에 효과를 지정할 수 있는 탭이 제공됩니다. 결과 분석은 임의 효과를 대상으로 합니다. 그러나 분할구 실험은 표준 최소 제곱 분석법을 사용하여 분석할 수도 있습니다.
이 예의 데이터는 육류에 대한 연화제 및 조리 시간의 효과 연구에서 가져온 것입니다. 육류 포장 공장의 도체에서 6개의 소도체가 무작위로 선택되었습니다. 각 도체의 오른쪽 갈비살에서 균일한 조건으로 3개의 로스트용 고기말이가 준비되었습니다. 3개의 로스트에는 각각 무작위로 연화제 처리가 할당되었습니다. 처리 후 코어링 장치를 사용하여 각각 중앙 근처에 4개의 코어를 표시했습니다.
같은 도체에서 나온 3개의 로스트를 예열된 오븐에 함께 넣고 조리할 수 있도록 했습니다. 30분 후 각 로스트에서 코어 중 하나를 무작위로 없앴습니다. 36분, 42분, 48분 후 다시 같은 방식으로 코어를 제거했습니다. 각 세트가 서빙 온도로 냉각되면 Warner-Bratzler 장치를 사용하여 코어의 연질을 측정했습니다. 측정값이 클수록 고기가 질기다는 것을 나타냅니다.
이 연구에서는 연화제 및 로스팅 시간의 효과에 초점을 맞추고 특히 연화제와 로스팅 시간 사이의 교호작용이 있는지 여부에 관심이 있습니다. 이 설계를 사용하여 목표를 해결합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Split Plot.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 모형 적합을 선택합니다.
3. Y를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. "분석법" 목록에서 혼합 모형을 선택합니다.
5. Tenderizer와 Roasting Time을 선택한 후 매크로 > 완전 요인을 선택합니다.
그림 8.27 완료된 고정 효과 탭을 보여 주는 모형 적합 시작 창
6. 임의 효과 탭을 선택합니다.
7. Carcass를 선택하고 추가를 클릭하여 임의 carcass 효과를 생성합니다.
8. Carcass와 Tenderizer를 선택하고 교차를 클릭합니다.
Carcass*Tenderizer 교호작용은 주구 요인 Tenderizer의 오차 항입니다. 이것은 표준 최소 제곱의 Carcass*Tenderizer&랜덤 항과 동등합니다.
그림 8.28 완료된 임의 효과 탭을 보여 주는 모형 적합 시작 창
9. 실행을 클릭합니다.
Figure 8.29에 "혼합 모형" 보고서가 표시되어 있습니다.
"실제값 대 예측값 그림" 및 "실제값 대 조건부 예측값 그림"에서 모형 적합 문제가 보이지 않으므로 결과를 해석할 수 있습니다. "고정 효과 검정" 보고서에서는 연화제와 로스팅 시간 사이에 유의한 교호작용이 있음을 나타냅니다.
그림 8.29 혼합 모형 보고서
연화제와 로스팅 시간 사이의 교호작용 탐색
1. "혼합 모형"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 주변 모형 추론 > 프로파일러를 선택합니다.
그림 8.30 Roasting Time이 30분으로 설정된 주변 모형 프로파일러
2. "Roasting Time" 패널에서 빨간색 수직 파선을 36, 42, 48로 움직입니다.
Figure 8.30에서 로스팅 시간이 30분 또는 36분일 때 파파인(Papain)과 식초(Vinegar) 연화제 모두 대조군(Control)보다 연질 스코어가 유의하게 낮습니다. 그러나 42분에서는 유의한 차이가 없습니다. 48분일 때는 파파인(Papain) 값이 대조군(Control)보다 낮지만 식초(Vinegar) 값은 그렇지 않습니다. 42분을 제외한 모든 시간에서 파파인(Papain)의 연질 스코어가 식초(Vinegar)보다 낮습니다.
3. "혼합 모형"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 다중 비교를 선택합니다.
4. Tenderizer*Roasting Time을 선택합니다.
5. 전체 쌍별 비교 - Tukey HSD를 선택한 후 확인을 클릭합니다.
Figure 8.31에서는 쌍별 비교 목록의 일부를 보여 줍니다. 프로파일러에서 관측한 파파인(Papain)과 식초(Vinegar)의 차이는 대부분 통계적으로 유의합니다. 따라서 파파인(Papain)이 더 나은 연화제입니다.
그림 8.31 다중 비교(일부)
