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一位制造工程师想要了解玻璃罐生产中的变异源。工程师所在的公司在四个地方生产玻璃罐。四名操作员在四个地方测量了四个班次的三个批次的炉温。 每个工厂的操作员是不同的,因此操作员因子嵌套在工厂因子中。虽然每个班次编号表示工作日的同一部分,但是每个操作员在同一工厂的班次是不同的。因此,班次嵌套在操作员中。此外,操作员使用的材料的批次会随着班次的变化而变化。因此,批次嵌套在班次中。由于此嵌套模式,工程师采用了完全嵌套方差分析,以便简化 Minitab 中的模型规格。 打开样本数据炉子温度.MTW. 选择统计 > 方差分析 > 完全嵌套方差分析。 在响应中,输入温度。 在因子中,输入工厂-批次。 单击确定。 解释结果方差分析表指示:工厂和班次的主效应在显著性水平为 0.05 时统计意义显著。操作员效应在水平为 0.05 时统计意义不显著。方差分量估计值表明:批次、班次和工厂所占的变异性分别为总变异性的 52%、27% 和 18%。 温度 的方差分析来源自由度SSMSFP工厂3731.5156243.83855.8540.011操作员12499.812541.65101.3030.248班次481534.916731.97742.5780.000批次1281588.000012.4062 合计1914354.2448 方差分量来源方差分量总和的 %标准差工厂4.21217.592.052操作员0.8063.370.898班次6.52427.242.554批次12.40651.803.522合计23.948 4.894期望均方1工厂1.00 (4) + 3.00 (3) + 12.00 (2) + 48.00 (1)2操作员1.00 (4) + 3.00 (3) + 12.00 (2)3班次1.00 (4) + 3.00 (3)4批次1.00 (4) |
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