Ciao, il design è un fattoriale completo (4 fattori) + 1 punto centrale + 2 combo speciali-19 corse-1 risposta-4 mancanti
I 4 fattori sono continui (livello +1= presenza alla dose più alta; 0= presenza a metà dose; -1=assenza=dose 0).
In una prima fase, dovevo valutare l'importanza delle interazioni e dei fattori principali per selezionare i componenti migliori per realizzare un prodotto. Non si tratta di una miscela poiché oltre il 99,9% del prodotto è un solvente (solo additivi senza quantità fissa)
Prodotto finale= combinazione da 1 a 4 A (A6,A8,A9,A10). Sfortunatamente la risposta per 4 esecuzioni è stata invalidata dopo il QC e quindi non ho sufficienti gradi di libertà per stimare le interazioni a 3 vie e l'interazione a 4 vie senza semplificazione del modello. In un primo momento stimo solo i 4 fattori principali e le 6 interazioni bidirezionali.
Stime dei parametri ordinati
Stima del termine rapporto t Prob>|t|
(A8-0,11667)*(A9+0,01667) -0,007222 -3,41 0,0271*
A8 -0,006444 -3,10 0,0361*
A9 0,01211 5,90 0,0041*
Ho allegato i dati in un file .jmp e l'output, il profiler, i grafici di interazione e i commenti in un documento Word.
L'interazione tra i 2 fattori continui A8 e A9, centrati rispettivamente per media nel disegno (0,11667 e -0,01667), è stata significativa indicando che l'effetto di A8 era chiaramente negativo quando A9 era presente alla sua dose massima (livello +1, =dose più alta), vicino allo zero quando A9 era assente (livello 1,=dose 0) e intermedio quando A9 era a metà dose (livello 0-mezza dose).
Il parametro A8 è stato stimato per A9 al suo valore medio. È possibile, con JMP, avere un'interazione non centrata e rispettivi test del parametro A8 quando A9 era assente (a livello -1,=dose 0) o presente alla dose più alta (a livello +1,=dose più alta).
Quando ti trovi nella finestra di dialogo di impostazione Adatta modello, è presente un menu con un triangolo rosso accanto a "Specifiche del modello". Sotto quel menu c'è un'opzione "polinomi centrali". Basta deselezionarlo.
Migliore,
M
