¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¿Cuál es la mejor manera de tratar de determinar retrospectivamente los factores que una matriz experimental fue diseñada para evaluar?
Tengo un bloque de datos que se descargaron sobre mí y que presumiblemente provino de una matriz experimental de tipo factorial fraccional. Tengo las respuestas y los niveles de los diversos parámetros que se variaron para la matriz. Lo que no tengo es qué términos se apuntaron en el diseño original.
Cualquier ayuda es apreciada.
¡Gracias!
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?Hermoso.
No sabía que se podía hacer.
¡Gracias!
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?¡Bonito!
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?Si carga su diseño en JMP, puede ir a DOE-> Evaluate Design y elegir sus 6 columnas para los factores. Pre-carga los efectos principales para su modelo, con todas las interacciones de 2 factores como términos de alias (es decir, no en el modelo, pero potencialmente activo). Examinando el Mapa de color en las correlaciones Puedo ver que es un factorial fraccional de resolución IV normal con 3 carreras centrales. Para ver qué interacciones tienen un alias, puede desplazarse sobre las entradas fuera de la diagonal que son rojas.
Aclamaciones,
Ryan
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?A continuación se muestra el patrón de factores que se utilizó. Tenemos 6 factores esencialmente en dos niveles con tres puntos centrales salpicados. No veo ninguna réplica, guarde las tres carreras del punto central. Este diseño no debe ser capaz de detectar la curvatura. Estaba principalmente interesado en tratar de extraer las interacciones que se pueden resolver y conocer el patrón de confusión ...
¡Gracias por tu ayuda!
| Factor A | Factor b | Factor c | Factor d | Factor e | Factor F |
| -1 | -1 | 1 | 1 | -1 | 1 |
| -1 | 1 | 1 | 1 | -1 | -1 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | -1 | 1 | -1 | -1 | -1 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 1 | -1 | 1 | 1 | 1 | -1 |
| -1 | 1 | -1 | 1 | 1 | 1 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 |
| -1 | -1 | 1 | -1 | 1 | 1 |
| 1 | 1 | -1 | -1 | 1 | -1 |
| 1 | 1 | 1 | -1 | -1 | 1 |
| 1 | 1 | -1 | 1 | -1 | -1 |
| 1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 1 |
| -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | -1 |
| -1 | 1 | -1 | -1 | -1 | 1 |
| -1 | 1 | 1 | -1 | 1 | -1 |
| -1 | -1 | -1 | -1 | -1 | -1 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?Tal vez sea obvio, pero un factor en n niveles permite términos en el modelo hasta (n-1) en ese factor. Así que mirar la cantidad de valores únicos en cada columna que describe cómo se cambió un factor debería ayudar. También puede intentar usar 'Columnas> Recodificar' para hacer que el diseño sea más fácil de leer usando números enteros para los niveles. Si publicas eso aquí, alguien podría reconocerlo.
Pero, por definición, un diseño factorial fraccional siempre implica algo de confusión en relación con el factorial completo (lo que permite que todos los términos se estimen sin ambigüedades). Por lo tanto, incluso si "supiera" la lógica detrás del diseño que tiene, seguirá admitiendo múltiples modelos con los que debe desambiguar (de modo habitual, con pocos efectos o argumentos de herencia). Incluso sin este conocimiento, es posible que aún puedas construir un modelo plausible, aunque la "plausibilidad" dependerá de para qué quieres usar el modelo.
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?Desafortunadamente me fue enviado en Excel.
No sé qué paquete de software se usó y la organización de la que provienen los datos no responde muy bien, así que esperaba poder juntarlos.
¡Gracias por la respuesta!
Re: ¿Determinar retrospectivamente el diseño de matrices?Suponiendo que recibió los datos en la tabla de datos JMP creada a partir del JMP DOE, puede hacer clic en el script de diálogo DOE en el panel Tablas, y volverá al cuadro de diálogo de diseño.
