部分結果が不足しているDOE完全要因計画親愛なる皆さん。
良い一日。私はDOEの初心者です、そして最近私は私の電気メッキテストを実行するために完全な要因表を作成しました。しかし、サンプル調製中に、いくつかのパラメータが視覚的品質を低下させることがわかっています。結局、JMPテーブルから作成された一部のレッグには結果がありません。
結果が得られない場合は空白のままにしても大丈夫ですか？この不完全なデータセットを分析するために "fit model"を使用することはできますか？その結果はどうなりますか？
それとも、結果が出ていない行を削除して、"fit model"を実行するべきですか？
どうもありがとうございました。
* JMPファイルの添付ファイルをご参照ください
部分的な結果の不足と再：DOEの完全な要因計画ありがとうマーク。これらの悪いサンプルを再測定して、もう一度実行してみます。
部分的な結果の不足と再：DOEの完全な要因計画私はあなたの研究でいくつかのことに気づきました。
- あなたは多くのランを持っています、それであなたは非常にどれだけの力で始めるべきかを持つべきです。いくつかのランの省略は劇的にあなたの力に影響を与えるべきではありません。
- Metal％のモデルは、強い適合性の欠如を示しています。このモデルからの予測は偏りがあり、非常に不正確になる可能性があります。
- 適合の欠如、おそらく応答の非線形性を説明するために二次項を追加してみました。結果の特異点レポートは、データがこれらのパラメーターの推定をサポートしていないことを示しています。この結果は、いくつかの観測値の欠如がいくつかのパラメータの推定を禁止するかもしれないということについての私の以前のポイントに行きます。
- 省略された行は、低濃度で電流範囲の上半分の条件をカバーしています。これらの条件を持つすべての実行は省略されましたか？このデータを追加したり、再実行したりできますか？
部分的な結果の不足と再：DOEの完全な要因計画まず第一に、悪い結果は必ずしも悪い応答ではありません。DOEはできるだけ多くの因子空間を探索するべきです。結果として得られるモデル（実験の唯一の目的）が、良い結果と悪い結果の両方を含む応答の全範囲を予測できるように、条件によっては悪い結果が生じる可能性があります。私はあなたが悪い視覚品質で実行を完了し、あなたの実験の分析にこのデータを含めることを勧めます。
次に、データが欠落していても、これらの行を削除する必要はありません。あなたがしたい場合はできますが、それは必要ありません。JMPはそれに応じて動作します。
第三に、データの損失はある程度分析を危うくします。損失は欠損値の数と観測されなかった条件の両方に依存するため、特定するのは困難です。いくつかの妥協案は、モデルとモデルパラメータに関する仮説検定での力の喪失、あるいはいくつかのパラメータを推定する能力を含む。
