不適合度検定

概要

不適合度検定は、選択したモデルが因子と応答の関係を適切に表しているかどうかを判断するために使用します。

この検定では、モデルの誤差を次の2つの成分に分けます。

• 不適合度
• 純誤差

不適合検定では、F検定を使用してこれら2つの変動要因を比較します。

\[ F = \frac{\text{Mean Square of Lack of Fit}}{\text{Mean Square of Pure Error}} \]

サポートされている計画タイプ

• 応答曲面計画

不適合検定を実行するには、計画データに反復測定、つまり予測変数/X値が同一の複数の観測値が含まれている必要があります。

不適合度検定の実行

1. 反復または中心点を含む計画を作成します。
2. 因子計画を分析または応答曲面計画を分析ダイアログボックスの値タブで、不適合度検定が選択されていることを確認します。

   

不適合度検定の結果

検定結果はレポートシートのANOVAテーブルに表示されます。

不適合度

モデルが因子と応答の真の関係を十分に表していないことによって生じる変動です。

p値が小さい場合は、有意な不適合があることを示します。

• P > 0.05: モデルはデータに適切にあてはまっていると判断できます。
• P < 0.05: 有意な不適合があることを示します。モデルが十分でない可能性があり、別のモデルを使用するか、モデルに項を追加する必要があることを示唆します。

純誤差

ランダムな実験誤差によって生じる変動で、反復された実験実行から推定されます。