計画を解析するためのプロット

フィットプロット

フィットプロットは、モデルによる予測値と実際に観測された応答値を比較します。フィットしたモデルが実験データをどの程度適切に表しているかを視覚的に確認できます。

残差プロット

残差プロットは、モデルの仮定を評価するために使用します。次の4つのプロットが含まれます。

• 残差 vs 順序

  ランダムに分布している場合、時間に関連する影響がないことを示します。傾向が見られる場合は、工程が時間とともに変化している可能性があります。

• 残差 vs フィット

  ランダムに散らばっている場合、分散が一定であることを示します。パターンが見られる場合は、モデルが適切でない可能性があります。

• ヒストグラム

  正規分布に近い形になることが望まれます。

• 正規確率プロット

  点が直線に沿って並ぶことが望まれます。曲線からのずれは、残差が正規分布にしたがってない可能性を示します。

効果プロット

効果プロットでは、因子効果の大きさを比較できます。効果が大きいほど、その因子の影響が大きいことを示します。有意性を示す線を超える効果は、統計的に有意です。

Note: 効果プロットのデフォルトのアルファ水準は0.05です。ステップワイズ法を使用した場合、効果プロットでは逐次回帰で指定した対応するアルファ水準が使用されます。後方選択では「削除するアルファ」、前方選択では「追加するアルファ」が使用されます。逐次法を使用しない場合、αは「1 − 信頼水準」で計算されます。

主効果プロット

主効果プロットは、各因子を個別に変化させたときに応答がどのように変化するかを示します。傾きが大きい場合は効果が強く、線が平坦な場合は効果が小さい、またはほとんどないことを示します。

交互作用プロット

交互作用プロットは、ある因子が応答に与える効果が、別の因子の水準によってどのように変化するかを示します。2つの因子間の交互作用を特定し、解釈するために使用します。

• 平行な線：2つの因子間に交互作用がほとんどない、またはまったくないことを示します。
• 平行でない線：2つの因子間に交互作用が存在する可能性があります。
• 交差する線：強い交互作用があることを示します。ある因子の効果が、もう一方の因子の水準によって大きく変化します。
• 広がる、または収束する線：ある因子の効果の大きさが、もう一方の因子の水準によって変化することを示します。

フィット線付き散布図

応答データとフィット線を同時に表示し、応答と対象となる因子または信号との関係を視覚的に評価できます。

キューブプロット

キューブプロットは、3因子実験について、因子設定の各組み合わせにおける予測応答を表示します。応答が最も高い頂点から、最適な因子設定を確認できます。

等高線図

等高線図は、その他の因子を一定に保ちながら、2つの連続因子に対する応答値を表示します。等高線の間隔が狭い場合は応答が急激に変化し、間隔が広い場合は緩やかに変化していることを示します。

曲面図

曲面図は、2つの因子と応答の関係を3次元で表示します。