Minitab 的 power and sample size 2n直交因子設計应用例

实验因子有无显著性的决定，除了因子本身具有效果外，还要实验误差(MSE)够小时就会有显著性，此涉及检出力与样本数(Power and sample size)的问题，例如怀疑A~E五因子对Y有影响，于是进行2**(5-2)筛选设计，进行8 runs 的配置与实验结果ANOVA如下表




Source

DF

Seq SS

Adj SS

Adj MS

F

P


Main Effects

5

450.476

450.476

90.0953

389.6

0.003


Residual Error

2

0.462

0.462

0.2312






Total

7

450.939








从Minitab 解析ANOVA表观察，此实验误差的估计值为√MSE = √0.2312=0.48

运用Minitab的 Power and sample size 本实验检出力
Stat > Power and sample size > 2-level factorial design 对话框填入
Number of factors：5
Number of corner points：8
Specific values for any three of following：
Replicates：1 2 3 4
Effects：
Power values： 0.8
Number of center points per block：0
Standard deviation：0.48
点Design钮
Number of terms omitted from model：2 (可删除的项目数) 按 [OK]、[OK] Minitab

输出结果如下
Power and Sample Size
2-Level Factorial Design
Alpha = 0.05 Assumed standard deviation = 0.48
Factors: 5 Base Design: 5, 8
Blocks: none
Number of terms omitted from model: 2




Center Points

Total Reps

Runs

Power

Effect


0

1

8

0.8

1.91886


0

2

16

0.8

0.74639


0

3

24

0.8

0.58056


0

4

32

0.8

0.49393解读：若高低水平差异1.92以上，不必重复，就有80%基会检出有显著性