Informations détaillées sur la singularité issues de l'analyse des données du DOEChers JMPers,
J'ai rencontré un problème, j'ai reçu des données du DOE, lorsque j'analyse ces données en mode Fit, puis que je pompe une information de détails de singularité, je ne comprends pas ce qui est arrivé à mon DOE ou à mes données ? pourquoi et comment résoudre ce problème ?
afin de présenter mon problème, j'ai joint ici les données du DOE et mon analyse ici.
Merci beaucoup d'avance.
Re : Informations détaillées sur la singularité issues de l'analyse des données du DOEJe recommande toujours de vérifier la qualité de vos données avec Analyser > Distribution avant de passer à la modélisation. Dans ce cas, vous constaterez que l'une de vos variables de facteur, "différence de pression", semble étrange car elle a été importée sous forme de données ordinales et de caractères. Il semble que cela soit dû aux fautes de frappe dans la table de données (par exemple, une valeur de -0.2.45378). Si vous corrigez ces problèmes dans les données, vous devriez constater que vous pouvez ajuster un modèle sans singularités.
Re : Informations détaillées sur la singularité issues de l'analyse des données du DOELes détails singuliers se produisent lorsqu'il existe un certain degré de colinéarité dans les effets de votre modèle. Cela signifie qu'un effet de modèle est corrélé à un autre effet de modèle ou à une combinaison de plusieurs autres effets de modèle.
Surtout dans un cadre DOE, cela ne devrait pas se produire la plupart du temps. J'ai vu cela en présence de valeurs manquantes ou lorsque quelqu'un a ajouté des effets de modèle qui n'ont pas été pris en compte lors de la configuration de la biche (peut-être qu'une biche pour les effets linéaires a été planifiée mais vous l'analysez à l'aide d'effets quadratiques). Cela pourrait être un vrai problème pour votre analyse !
Je ne peux pas consulter vos données pour le moment. Mais mon conseil serait de vérifier si vous avez beaucoup de données manquantes. Si cela est vrai, vous voudrez peut-être essayer de répéter ces expériences. Vous pouvez également supprimer les effets de modèle qui apparaissent dans les détails de singularité du modèle et accepter que vous ne puissiez pas en apprendre quelque chose à leur sujet avec les données fournies.
J'espère que cela t'aides. Peut-être que quelqu'un d'autre peut examiner de plus près vos données et fournir des conseils plus détaillés.
Meilleur,
Sébastien
