圖 15.14顯示 Design Experiment 文件夾下 Coffee Data.jmp 樣本數(shù)據(jù)表中設(shè)計的“功效分析”分級顯示項。“模型”腳本中指定的模型是僅包含主效應(yīng)的模型。

圖 15.15顯示“功效分析”報表的上面部分，其中已指定了預(yù)期系數(shù)的值。這些值反映您要檢測的差值。

當您在“預(yù)期系數(shù)”列中設(shè)置新值時，點擊將更改應(yīng)用于預(yù)期系數(shù)可更新“功效”和“預(yù)期響應(yīng)”列。

圖 15.16顯示對應(yīng)于圖 15.15中所示的“預(yù)期系數(shù)”值的“設(shè)計和預(yù)期響應(yīng)”分級顯示項。

點擊將更改應(yīng)用于預(yù)期響應(yīng)可同時更新“預(yù)期系數(shù)”和“功效”列。

當您在“預(yù)期響應(yīng)”列中設(shè)置新值時，點擊將更改應(yīng)用于預(yù)期響應(yīng)可更新“預(yù)期系數(shù)”和“功效”列。

考慮 Coffee Data.jmp 數(shù)據(jù)表中的設(shè)計。假定您關(guān)注的是設(shè)計檢測各個量對濃度影響的功效。回想一下，研磨是兩水平的分類因子，溫度、時間和咖啡豆的量是連續(xù)因子，測量地點是三水平的分類（分區(qū)組）因子。

在該示例中，忽略測量地點作為分區(qū)組因子的角色。您要關(guān)注的是測量地點對濃度的影響。因為測量地點是三水平的分類因子，它在“參數(shù)”列表中用兩項來表示：測量地點 1 和測量地點 2。

?

您將研磨從“Coarse”變?yōu)椤癕edium”時均值變化了 0.10 個單位。

?

您將溫度、時間和咖啡豆的量從低水平變?yōu)楦咚綍r均值變化了 0.10 個單位或更多。

圖 15.17顯示輸入了這些值后的“功效分析”節(jié)點。您明確指定了“顯著性水平”、“預(yù)期 RMSE”和每個“預(yù)期系數(shù)”的值。

回想一下，溫度是具有編碼水平 -1 和 1 的連續(xù)因子。考慮原假設(shè)為溫度對濃度沒有影響的檢驗。圖 15.17顯示該檢驗在溫度的各水平上檢測 0.10 (=2*0.05) 個單位差值的功效僅為 0.291。

現(xiàn)在考慮檢驗整個測量地點效應(yīng)，其中測量地點是三水平的分類因子。考慮原假設(shè)為測量地點對濃度沒有影響的檢驗。這其實是當您運行分析 > 擬合模型時“效應(yīng)檢驗”報表中針對分類因子提供的普通 F 檢驗。（請參見《擬合線性模型》手冊中的“效應(yīng)檢驗”。）

該檢驗的功效直接顯示在“將更改應(yīng)用于預(yù)期系數(shù)”按鈕下方。模型項“測量地點 1”和“測量地點 2”的“預(yù)期系數(shù)”下的條目都為 0.10。這些設(shè)置暗示兩個測量地點的效應(yīng)都使?jié)舛雀哂谡w預(yù)期均值 0.10 個單位。對于“測量地點 1”和“測量地點 2”系數(shù)的這些設(shè)置，“測量地點 3”對濃度的影響是使?jié)舛缺日w預(yù)期均值減少 0.20 個單位。圖 15.17顯示檢驗用于檢測至少這個量的差值的功效為 0.888。

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