발행일 : 03/10/2025

분할구 실험

사용자 설계 플랫폼을 사용하여 5개 요인의 분할구 설계를 생성합니다. 분할구 설계는 농업에서 시작되었지만 제조 및 엔지니어링 연구에서 매우 흔합니다. 분할구 실험에서 변경하기 힘든 요인은 하나의 주구와 다음 주구 사이에서만 재설정됩니다. 주구는 하위구로 나뉘며, 변경하기 쉬운 요인의 수준이 각 하위구에 무작위로 할당됩니다.

이 섹션의 예는 Kowalski, Cornell, and Vining(2002)에서 채택되었습니다. 자동차 시트 커버를 만드는 데 사용되는 비닐 두께에 대한 5개 요인의 효과를 연구하려고 합니다. 실험의 반응과 요인은 다음과 같습니다.

반응은 생산되는 비닐의 두께입니다. 두께를 최대화하는 것이 목표입니다. 두께 값의 하한은 10입니다.

주구 요인은 압출률(extrusion rate)과 건조 온도(temperature)입니다. 이러한 요인은 공정 변수이며 변경하기가 힘듭니다.

하위구 요인은 비율(m1, m2, m3)의 합이 1인 세 가지 가소제입니다. 이러한 요인은 혼합물 성분입니다.

실험 예산을 고려하면 주구 요인의 7개 설정을 실행할 수 있습니다. 각 주구마다 하위구 요인에 대한 런을 4회 수행할 수 있습니다. 따라서 총 28회 런이 가능합니다.

설계 생성

1. DOE > 사용자 설계를 선택합니다.

2. "반응 이름" 아래의 Y를 두 번 클릭하고 thickness를 입력합니다.

"최대화"로 설정된 기본 목표를 유지합니다.

3. "하한"에 10을 입력합니다.

요인을 수동으로 추가하려면 step 4 ~ step 11의 작업을 수행합니다. 또는 저장된 테이블에서 요인을 불러오려면 "사용자 설계"의 빨간색 삼각형에서 요인 불러오기를 선택합니다. Design Experiment 폴더의 Vinyl Factors.jmp 샘플 데이터 테이블을 엽니다. 요인 불러오기를 선택한 경우에는 step 4 ~ step 11의 작업을 건너뛰십시오.

4. N개 요인 추가 옆에 2를 입력합니다.

5. 요인 추가 > 연속형을 클릭합니다.

6. 요인 이름을 extrusion ratetemperature로 각각 바꿉니다.

이러한 두 요인의 "값"은 기본값 –1과 1을 유지합니다.

7. extrusion ratetemperature 둘 다에 대해 쉬움을 클릭하고 어려움을 선택합니다.

이렇게 하면 extrusion ratetemperature가 주구 요인으로 정의됩니다.

8. N개 요인 추가 옆에 3을 입력합니다.

9. 요인 추가 > 혼합물을 클릭합니다.

10. 세 가지 혼합물 요인의 이름을 m1, m2, m3으로 각각 바꿉니다.

세 요인의 "값"은 기본값 0과 1을 유지합니다.

그림 5.68 반응 및 요인 

Responses and Factors

11. 계속을 클릭합니다.

12. 교호작용 > 2차를 클릭합니다.

13. 확인을 클릭하여 정보 메시지를 해제합니다.

"주구 수"의 기본값은 3입니다.

14. 주구 수 옆에 7을 입력합니다.

15. 사용자 지정 옆에 28을 입력합니다.

참고: step 16에서 "난수 시드값"을 설정하고 step 17에서 "시작 수"를 설정하면 이 예에 표시된 것과 동일한 설계가 재현됩니다. 설계를 직접 구성할 때는 이러한 단계가 필요하지 않습니다.

16. (선택 사항) "사용자 설계"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 난수 시드값 설정을 선택한 후 12345를 입력하고 확인을 클릭합니다.

17. (선택 사항) "사용자 설계"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 시작 수를 선택한 후 5를 입력하고 확인을 클릭합니다.

18. 설계 생성을 클릭합니다.

그림 5.69 설계 

Design

주구 요인 extrusion ratetemperature주구 요인의 수준에 따라 7번 재설정됩니다. 주구의 각 수준 내에서 혼합물 성분 m1, m2m3에 대한 설정이 무작위로 할당됩니다.

결과 분석

Vinyl Data.jmp 샘플 데이터 테이블에는 이전 버전의 JMP에서 생성된 설계를 사용한 실험 결과가 포함되어 있습니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Design Experiment/Vinyl Data.jmp를 엽니다.

이 샘플 데이터 테이블에는 28회 런과 반응 값이 있습니다. 사용자 설계 플랫폼을 사용하여 생성한 테이블의 설계 설정과 Vinyl Data.jmp 설계에 사용된 설정이 다를 수 있습니다.

2. 테이블 패널에서 Model 스크립트 옆의 녹색 삼각형을 클릭합니다.

그림 5.70 모형 적합 창 

Fit Model Window

"모형 적합" 창에서 다음을 확인할 수 있습니다.

Whole Plots 요인에 "임의 효과"(&랜덤)라는 속성이 있습니다. 이는 Whole Plots의 수준이 랜덤하게 구현됨을 나타냅니다. 또한 관련된 오차 항이 있습니다.

분석 방법은 REML(권장)입니다. 모형에 임의 효과가 포함되어 있으므로 이 방법이 지정됩니다. REML 모형에 대한 자세한 내용은 선형 모형 적합REML(제한 최대 가능도) 방법에서 확인하십시오.

팁: JMP Pro 사용자는 "모형 적합" 창에서 "분석법"을 "혼합 모형"으로 변경할 수 있습니다.

3. 실행을 클릭합니다.

그림 5.71 분할구 분석 결과 

Split-Plot Analysis Results

"모수 추정값" 보고서는 세 가지 혼합물 성분 및 extrusion rate*m3 교호작용이 0.05 수준에서 유의함을 보여 줍니다.

"REML 분산 성분 추정값" 보고서는 주구와 관련된 분산 성분이 2.476748임을 나타냅니다. 이는 총 변동의 38.838%입니다. 결과적으로 주구 반복과 관련된 오차 항이 잔차(내부) 오차 항보다 작습니다.

더 많은 정보를 원하십니까? 질문이 있습니까? JMP 사용자 커뮤니티에서 답변 받기 (community.jmp.com).