Page 143 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov
P. 143

Metode analize podatkov  5.4

            Preglednica 5.43   Regresijska analiza neodvisnih spremenljivk CPK in odvisne
                           spremenljivke Končna kontrola časa 3 (CMK)
                                     Povzetek modela b
              Model  R     R-kvadrat  Prilagojeni   R-kvadrat  Standardna   napaka ocene  R-kvadrat   Spremenjena statistika  Sig. F sprem.  Durbin-Watso-  nova statistika
                                                             df2
                                                         df1
                                                     F sprem.
                                                sprem.


              1 0,198 a  0,039  −0,002 0,24099 0,039 0,961  2  47  0,390  1,837
            OPOPMBI   a  Prediktorji: (Konstanta), Skladnost z dokumentacijo3, Dimenzijska ustreznost3.
            b  Odvisna spremenljivka: Končna kontrola časa3. R je determinacijski koeficient. Sig. je signifi-
            kanca. df1 df2 sta stopnji prostosti.

            Kritična strojna zmožnost CMK
            V raziskavi smo izvedli regresijsko analizo z uporabo metode enter
            za preučevanje korelacije neodvisnih kazalnikov CMK (navor, čas vi-
            jačenja, število obratov, temperatura lepila, temperatura komponent,
            masa lepila, čas lepljenja in končna kontrola časa) z odvisnimi kazal-
            niki CPK (funkcije, dimenzijska ustreznost in skladnost z dokumen-
            tacijo). Za vsakega od odvisnih kazalnikov smo oblikovali in uporabili
            regresijsko enačbo ((5.5), (5.6), (5.7)), ki se je razlikovala le po odvisnem
            kazalniku, ki smo ga želeli preučiti.
               Rezultati regresijske analize (5.5, preglednica 5.44) kažejo, da mo-
            del lahko razloži R-kvadrat 13,9 % variabilnosti v odvisni spremenljivki
            Funkcije3. Standardna napaka ocene (ang. std. error of the estimate) je
            1,01552, kar pomeni, da so napovedi modela običajno odstopale za to-
            liko.
               Prilagojeni koeficient determinacije (angl. adjusted R-squared) vred-
            nosti −0,029 kaže, da model ne upošteva ustreznih spremenljivk in bi
            lahko bil izboljšan. Durbin-Watson je statistični test, ki meri avtokore-
            lacijo napak v regresijskem modelu. Vrednost 1,855 kaže, da so napake
            v modelu nekoliko avtokorelirane.
               V skladu s temi rezultati bi lahko zaključili, da v teh podatkih ni
            močne povezanosti med spremenljivkami, čeprav obstajajo šibke ko-
            relacije (Field 2018). Npr., kovarianca med temperaturo lepila in števi-
            lom obratov je −0,687, kar pomeni, da se temperatura lepila in število
            obratov gibljeta v nasprotnih smereh (Hair idr. 2014).
               Glede na podane koeficiente korelacij in kovariance lahko sklepa-
            mo o moči ter smeri povezanosti med neodvisnimi spremenljivkami
            in odvisno spremenljivko. Za podrobnejšo analizo in interpretacijo je


                                                           143
   138   139   140   141   142   143   144   145   146   147   148