minitab單因素方差分析-資料下載頁(yè)
2025-02-10 22:39本頁(yè)面
【正文】 0。B? 不共享字母的均值之間具有顯著差異。 方差分析輸出第三部分：多重比較（ Tukey比較）Minitab? Tukey95%整體置信區(qū)間 ? 油漆 水平間的所有配對(duì)比較 ? 單組置信水平 =%Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的分組信息顯示組 A包含混料 3和 4，而組 B包含混料 2和 3。這兩個(gè)組都包含混料 1和 3。組內(nèi)的因子水平之間并不存在顯著差異。因?yàn)榛炝?2和 4并不共享同一個(gè)字母，混料 4具有一個(gè)比混料 2顯著高很多的均值。? 置信區(qū)間顯示所有均值差異的可能范圍：? 配方 2和配方 4的均值之間差異的置信區(qū)間為 (,)。此范圍不包括 0，表明這些均值之間差異顯著。? 其余均值對(duì)的置信區(qū)間都包括 0，表明這些均值之間差異不顯著。Minitab多重比較 Fisher 最低顯著性差異 (LSD)? 輸出示例? 使用 Fisher方法對(duì)信息進(jìn)行分組 ? 油漆 N均值 分組 ? 混料 46A? 混料 16AB? 混料 36BC? 混料 26C? 不共享字母的均值之間具有顯著差異。 Minitab? Fisher95%兩水平差值置信區(qū)間 ? 油漆 水平間的所有配對(duì)比較 ? 同時(shí)置信水平 =%Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的分組信息顯示組 A 包含混料 1 和 4；組 B 包含混料 1 和 3；而組 C 包含混料 2 和 3?；炝? 1 和 3 分別位于兩個(gè)組中。組內(nèi)的因子水平之間并不存在顯著差異。因?yàn)橄铝幸蜃铀浇M合不共享同一個(gè)字母，所以它們的均值存在顯著差異：? 混料 1 和 2? 混料 2 和 4? 混料 3 和 4? 置信區(qū)間顯示所有均值差異的可能范圍：? 配方 1 和配方 2 的均值之間差異的置信區(qū)間為 (,)。此范圍不包括 0，表明這些均值之間差異顯著。? 類(lèi)似地，配方 2 和配方 4 之間差異的置信區(qū)間 (,) 以及配方 3 和配方 4 之間差異的置信區(qū)間 (,) 也不包括 0，表明這些差異也顯著。? 其余均值對(duì)的置信區(qū)間都包括 0，表明這些均值之間差異不顯著。Minitab多重比較 許氏與最佳值的多重比較 (MCB)? 輸出示例? 許氏 MCB（與最佳值的多重比較） ? 全族誤差率 =臨界值 =Minitab? 解釋? 對(duì)于油漆硬度分析，將最大均值指定為最佳。? 因此，配方 1的均值 ()、配方 2的均值 ()和配方 3的均值 ()都與配方 4()的均值進(jìn)行比較，因?yàn)楹笳呤亲畲螅ㄗ罴眩┚?。配?4本身的均值與配方 1的均值進(jìn)行比較，因?yàn)楹笳呤瞧溆嗳齻€(gè)均值中最大的。? 結(jié)果表明：? 配方 4的均值與配方 2的均值之間差異的置信區(qū)間 (,)以及與配方 3的均值之間差異的置信區(qū)間 (,)都以 0為終點(diǎn)，表明這些差異顯著。 ? 其余兩個(gè)區(qū)間的終點(diǎn)不為 0，表明差異不顯著。Minitab方差分析輸出第四部分：圖形（殘差檢驗(yàn)）圖形 單值圖Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的單值圖顯示：? 一般情況下配方 4的硬度值最高。? 所有四個(gè)水平中數(shù)據(jù)的展開(kāi)程度（離差）幾乎都相同。? 任何點(diǎn)與其余點(diǎn)相比都不異常大或異常?。ó惓Ｖ?）。Minitab圖形 數(shù)據(jù)的箱線圖Minitab? 解釋? 油漆硬度數(shù)據(jù)的箱線圖對(duì)以下情況進(jìn)行圖解：? 配方 4的硬度值、均值和中位數(shù)均為最大。? 配方 2的硬度值、均值和中位數(shù)均為最小。? 配方 2數(shù)據(jù)的中間一半展開(kāi)的程度很大，如大箱所示。? 配方 2的值的整體范圍最大，如細(xì)絲的末端所示。? 任何水平的數(shù)據(jù)中都沒(méi)有異常值（星號(hào)）。? 此例中，每個(gè)水平只有六個(gè)觀測(cè)值，因此單值圖可能比箱線圖更合適。Minitab圖形 殘差的直方圖解釋?zhuān)簩?duì)于油漆硬度數(shù)據(jù)，沒(méi)有證據(jù)表明存在偏度或異常值。 Minitab圖形 殘差的正態(tài)概率圖Minitab? 解釋? 對(duì)于油漆硬度數(shù)據(jù)，殘差顯示為直線。沒(méi)有證據(jù)表明存在非正態(tài)性、偏度、異常值或未確定的變量。Minitab圖形 殘差與擬合值Minitab? 解釋? 從此圖中可以看出，殘差隨機(jī)分散在 0附近。沒(méi)有證據(jù)表明存在異方差、缺項(xiàng)或異常值。Minitab圖形 殘差與順序Minitab? 解釋? ? 對(duì)于油漆硬度數(shù)據(jù)，殘差隨機(jī)分散在 0附近。沒(méi)有證據(jù)表明誤差項(xiàng)彼此相關(guān)。Minitab圖形 殘差與變量Minitab? 解釋? ? 對(duì)于油漆硬度數(shù)據(jù)，殘差隨機(jī)分散在 0附近。沒(méi)有證據(jù)表明殘差中存在模式或數(shù)據(jù)中存在彎曲。此圖表明樣本凝固的溫度似乎沒(méi)有對(duì)響應(yīng)產(chǎn)生系統(tǒng)化影響。Minitab圖形 四合一殘差圖Minitab謝謝觀看 /歡迎下載BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES. BY FAITH I BY FAIT
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