Controllo della mancanza di potenza di provaCara comunità JMP,
Diciamo che JMP mi ha restituito un risultato del test LOF.
Se volessi sapere quanto forte (o potere) di quel test per rilevare LOF, c'è qualche indicatore a questo?
Grazie.
Br,
Chris
Ri: Controllo della mancanza di potenza di provaNon conosco un modo diretto per calcolare la potenza del test di mancanza di adattamento in JMP. Questo test richiede determinate condizioni (ad esempio, repliche delle esecuzioni) e si basa sull'analisi della varianza dall'errore di somma dei quadrati e la pura somma di errore dei quadrati. Dovresti specificare la minima mancanza di adattamento in termini di queste somme di quadrati (credo) e dei gradi di libertà disponibili per calcolare la potenza della statistica F. La funzione 1-F Distribution (F, nDF, dDF) sarebbe la strada da percorrere se si sceglie questa direzione.
esso potrebbe essere possibile usare DOE > Design Diagnostics > Dimensione e potenza del campione > Una deviazione standard del campione con qualche pensiero sui parametri.
Il suggerimento di Phil non affronta direttamente il potere della mancanza di test di adattamento, ma potrebbe essere più pratico. Si potrebbe pensare all'inadeguatezza del modello in termini di effetti specifici di una data dimensione minima e utilizzare la simulazione per determinare il potere di rilevare la sua omissione.
Invece della simulazione, hai pensato di definire un modello in Custom Design che includa tutti i termini possibili e che decida il stimabilità ( Necessario o Se possibile ) per ogni termine come un modo per valutare il potere di rilevare un effetto significativo?
Ri: Controllo della mancanza di potenza di provaDomanda interessante
Giusto per chiarire: vuoi capire il potere di rilevare LoF quando sei in fase di progettazione? Vuoi sapere, per un determinato progetto che stai considerando, il potere di rilevare LoF?
LoF viene utilizzato per determinare se il modello che hai installato è adeguato. Se c'è un LoF significativo, suggerirebbe un modello alternativo. Questo è in genere un modello di ordine superiore.
Penso che potresti usare l'analisi standard della potenza (in la piattaforma JMP Evaluate Design o nel dialogo di progettazione) per ottenere un'indicazione di potere di adattamento LoF. Ad esempio, è possibile progettare un esperimento a 2 livelli per un modello di effetti principale, con più punti centrali per il rilevamento LoF. (A proposito, non sto raccomandando questo tipo di design). Nell'analisi di potenza è quindi possibile esaminare la potenza per rilevare un termine di ordine superiore, ad esempio uno dei quadratici. Questo ti direbbe della potenza dell'esperimento per rilevare un termine più alto. Potresti quindi decidere di avere più o meno punti centrali.
Un'altra soluzione da considerare è il simulazione capabiltiy in JMP Pro . Questa sarebbe una risposta più diretta alla domanda sull'alimentazione LoF perché puoi guardare direttamente il valore p di LoF. Anche in questo caso, è necessario specificare un modello che rappresenti i comportamenti di ordine superiore che si desidera essere in grado di rilevare con il test LoF. Cioè, devi specificare il modello "alternativo", non il modello che hai progettato per stimare il tuo esperimento, per la simulazione.
In entrambi i casi è necessario riflettere su ciò che si desidera che il test del LoF sia in grado di trovare. Quanto deve essere diverso il modello "vero" dal modello che hai progettato prima che tu voglia che il test LoF sia in grado di rilevarlo.
Spero che aiuti.
Phil
