Six Sigma Study Guide

Das Haupteffektdiagramm ist das einfachste grafische Hilfsmittel zur Bestimmung der relativen Auswirkung einer Vielzahl von Inputs auf den gewünschten Output. In der Versuchsplanung oder Varianzanalyse zeigt die Haupteffektdarstellung das mittlere Ergebnis für den Wert jeder unabhängigen Variablen, wobei die Auswirkungen der anderen Variablen kombiniert werden. Mit anderen Worten, die mittleren Antwortwerte auf jeder Ebene der Prozessvariablen.

Wann sind Haupteffektdiagramme zu verwenden

Das Haupteffektdiagramm dient im Wesentlichen dazu, die Änderungen der Mittelwerte zu vergleichen, um die kategorischste Variable zu identifizieren, die die Antwort beeinflusst. Er zeigt die Mittelwerte für jede Gruppe innerhalb einer kategorialen Variable an.

Der Haupteffekt ist der Effekt einer unabhängigen Variable auf eine abhängige Variable, der über die Niveaus aller anderen unabhängigen Variablen gemittelt wird.

Der Begriff wird häufig im Zusammenhang mit faktoriellen Designs und Regressionsmodellen verwendet, um Haupteffekte von Interaktionseffekten im Zusammenhang mit einem faktoriellen Design zu unterscheiden. Bei der Varianzanalyse wird mit der Nullhypothese für den Haupteffekt geprüft, ob es Hinweise auf einen Effekt der verschiedenen Behandlungen gibt. Der Haupteffekttest ist jedoch unspezifisch und ermöglicht keine Lokalisierung spezifischer Mittelwert-Paarvergleiche.

Interpretation der Haupteffektdiagramme

Die Haupteffektdiagramme sind Diagramme, in denen die Mittelwerte für jeden Wert einer kategorialen Variable dargestellt werden. Dies wird verwendet, um festzustellen, ob der Haupteffekt für die kategoriale Variable vorhanden ist oder nicht.

Haupteffektdiagramm
  • Wenn die Linie horizontal verläuft, also parallel zur x-Achse, dann gibt es keinen Haupteffekt. Der Mittelwert der Antwort ist über alle Faktorstufen hinweg gleich.
  • Wenn die Linie nicht horizontal verläuft, liegt ein Haupteffekt vor. Mit anderen Worten, der Mittelwert der Antwort ist nicht über alle Faktorstufen hinweg gleich. Die Steigung bestimmt das Ausmaß des Haupteffekts.
  • Obwohl das Diagramm den Haupteffekt anzeigt, wird empfohlen, einen ANOVA-Test durchzuführen, um die statistische Signifikanz zu bewerten.

Interaktionsdiagramm

Die Wirkung einer unabhängigen Variablen hängt von der Höhe der anderen unabhängigen Variablen ab. Das Interaktionsdiagramm ist ein leistungsfähiges grafisches Hilfsmittel, das die Mittelwerte für die Werte einer unabhängigen Variablen auf der X-Achse und eine separate Linie für jeden Wert einer anderen Variablen anzeigt.

In Interaktionsdiagrammen müssen sich die Linien für eine Interaktion nicht schneiden (siehe Beispiel 2: Diagramme 6 und 8). Allerdings sollten die Linien nicht parallel sein. Damit eine Wechselwirkung vorliegt, müssen die Steigungen der beiden Linien unterschiedlich sein. Die Linien müssen sich nicht innerhalb des Datenbereichs kreuzen.

Wenn sich die beiden Punkte fast in der Mitte der Linien schneiden (siehe Beispiel 2: Diagramm 7), spricht man von einer Cross-over-Interaktion. In diesem Fall ist der Durchschnitt der beiden Linien fast gleich, so dass es keinen Haupteffekt für die beiden unabhängigen Variablen gibt.

Arten von Haupteffektdiagrammen

Die Haupteffekte sind die Auswirkungen einer unabhängigen Variablen auf die abhängige Variable. Das Vorzeichen des Haupteffekts zeigt die Richtung des Effekts an. Mit anderen Worten, es zeigt, ob der durchschnittliche Antwortwert zunimmt oder abnimmt. Grundsätzlich gibt es drei Arten von Haupteffekten.

  • Positiv: Erhöht sich das Niveau oder die Manipulation der unabhängigen Variable, erhöht sich auch das Niveau der abhängigen Variable.
  • Negativer Effekt: Eine Erhöhung der unabhängigen Variable verringert die abhängige Variable.
  • Kein Effekt: Keine Zunahme oder Abnahme der abhängigen Variable in Abhängigkeit von der unabhängigen Variable.

Beispiele für Haupteffektdiagramme

Beispiel 1: Ein Klebebandhersteller untersucht die Auswirkungen der Einweichzeit und der Lösungen.

%-ige Veränderungen der Zugfestigkeit nach dem Einweichen von Klebebändern in zwei verschiedenen Lösungen für 8 Stunden und 24 Stunden.

Zeichne Diagramm für die Lösungen 1 und 2, mit Stunden (8 und 24) auf der X-Achse & Prozentuale Veränderung der Zugfestigkeit auf der Y-Achse.

Hauptwirkungsdiagramm

Die grüne Farbe steht für die Lösung 1 und die gestrichelte blaue Linie für die Lösung 2

Schritt 1: Hauptwirkungen: Untersuche die Haupteffekte der Niveaus eines Faktors (Stunden), während die Niveaus der anderen Faktoren (Lösung) ignoriert werden.

Prüfe, ob sich die Daten für 8 Stunden von den Daten für 24 Stunden unterscheiden. Ignoriere dabei die Daten von Lösung 1 oder 2.

Mittle die Daten von 8 Stunden und die Daten von 24 Stunden. Markiere sie im Diagramm.

Haupteffektdiagramm

Das obige Diagramm zeigt deutlich, dass es einen Haupteffekt der Einweichzeit gibt, während die Lösung 1 oder 2 ignoriert wird.

Schritt 2: Haupteffekte: Untersuchen Sie die Haupteffekte der Niveaus eines Faktors (Lösungen) unter Vernachlässigung der Niveaus des anderen Faktors (Stunden)

Prüfen Sie, ob sich die Daten für Lösung 1 von den Daten für Lösung 2 Stunden unterscheiden. Vernachlässige dabei die Daten der Einweichzeit.

Nimm den Durchschnitt der Daten für Lösung 1 und den Durchschnitt der Daten für Lösung 2. Markiere sie im Diagramm.

Haupteffektdiagramm

Das obige Diagramm zeigt deutlich, dass es keinen Haupteffekt von Lösung 1 oder Lösung 2 gibt, während die Einweichzeit ignoriert wird.

Interaktionseffekt

Schritt 3: Interaktionseffekte: Untersuchen Sie die Wechselwirkung – ob ein Faktor die Leistung des anderen Faktors beeinflusst. Mit anderen Worten: Verändern die Niveaus eines Faktors die Leistung über die Niveaus des anderen Faktors?

Interaktion ist eigentlich die Untersuchung der Differenz der Differenzen. Berechnen Sie die Differenz zwischen Lösung 1, den Acht-Stunden-Daten und den 24-Stunden-Daten. Berechne in gleicher Weise die Differenz von Lösung 2, Acht-Stunden-Daten mit den 24-Stunden-Daten. Markiere sie im Diagramm.

Die Differenz von Lösung 1, Acht-Stunden-Daten und 24-Stunden-Daten, beträgt fast 69%, während die Differenz von Lösung 2, Acht-Stunden-Daten und 24-Stunden-Daten, nur 5% beträgt.

Es gibt einen großen Unterschied von % in Lösung 1 und 2. Daraus können wir schließen, dass es eine Wechselwirkung gibt.

Beispiel2: In einer Produktionsanlage wirken sich die beiden unabhängigen Variablen (Temperatur und Druck) auf zwei Ebenen auf die abhängige Variable (Geschwindigkeit) aus. Nachfolgend sind die verschiedenen Szenarien der Haupteffekte und Interaktionseffekte dargestellt.

Jedes der obigen Diagramme stellt die verschiedenen Szenarien in Bezug auf die Haupteffekte von Temperatur und Druck und deren Interaktion dar.

Haupteffektdiagramm Videos

Six Sigma Green Belt Haupteffektdiagramm Fragen

Frage: Bei der grafischen Analyse von DOE-Ergebnissen verwendet ein Belt häufig das Haupteffektdiagramm, um die relative Auswirkung einer Vielzahl von Inputs auf den gewünschten Output zu bestimmen. Es ist einfach, den wirkungsvollsten Input zu identifizieren, da die Steigung der Linie auf dem Haupteffektdiagramm __________________.

A) am steilsten ist
B) negativ korreliert
C) Positiv korreliert
D) Am flachsten

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