과포화 설계 분석의 예
2수준 선별 적합 플랫폼을 사용하여 과포화 설계를 분석합니다. 과포화 설계는 런보다 요인이 더 많습니다. 이 설계는 분석할 때 효과 희소성에 크게 의존하므로 2수준 선별 적합 플랫폼이 분석에 이상적입니다. 목표는 활성 효과를 판별하는 것입니다.
이 예에서는 요인이 18개이지만 런이 12회뿐인 시뮬레이션된 설계가 고려됩니다. Y는 다음과 같이 생성됩니다.
여기서 ε ~ N(0,1)입니다. 따라서 3개의 활성 요인으로 Y가 생성되었습니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Supersaturated.jmp를 엽니다.
2. DOE > 전통적 설계 > 요인 선별 > 2수준 선별 적합을 선택합니다.
3. Y를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. X1 ~ X18을 선택하고 X를 클릭합니다.
5. 확인을 클릭합니다.
그림 11.9 Supersaturated.jmp에 대한 선별 보고서
4개 요인이 강조 표시되어 있습니다. 0.05 임계값 기준에 따라 X10, X15, X7 요인이 활성입니다. "1/2 정규 확률도"에서 X18은 파란색 선에 가까우며, 이는 유의성에 대한 0.1 경계 값에 가깝다는 것을 나타냅니다. 0.1 임계값은 활성 가능성이 있는 요인이 누락되지 않도록 요인 선택에 관대합니다.
X10, X15, X7에 대한 대비 추정값 5.1, –3, 1.8은 시뮬레이션된 값(5, –3, 2)에 가깝습니다.
p 값은 직교 설계를 가정하는 시뮬레이션을 기반으로 하므로 통계적으로 완전히 유효하지는 않습니다(과포화 설계의 경우 해당하지 않음). 그러나 위에 표시된 것처럼 추가 조사를 위한 효과를 식별하는 데 유용할 수 있습니다.