Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Ciao,
Ho un set di dati che ha quattro predittori: tre predittori tra cui tempo, distanza e potenza sono sbilanciati e un predittore di equilibrio. Hai idea di quale sia il modo migliore per analizzare tali dati? E come posso analizzarli? Apprezzo qualsiasi aiuto.
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?CIAO @Shad ,
Una volta selezionati i termini, c'è un pulsante che dice crea modello. Per i modelli categoriali è possibile aggiungere gli effetti interi, quindi i termini di interazione e rimuovere gli effetti parametrizzati.
Ecco un collegamento relativo alla regressione graduale che dovrebbe aiutare.
https://www.jmp.com/support/help/14/stepwise-regression-models.shtml#
Migliore,
Chris
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Ho fatto la procedura graduale con la selezione in avanti e la regola del BIC minimo. Ora si è conclusa con alcuni fattori significativi. Se voglio confrontare ciascun livello di fattore o le relative modalità di interazione, come posso farlo? Voglio vedere se ci sono differenze significative nella risposta tra i livelli dei predittori o le loro combinazioni di interazione.
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?CIAO @Shad ,
Che ne dici di provare la regressione graduale con selezione in avanti?In questo modo includerai solo le interazioni che contengono dati. Sbilanciato va bene, ma se mancano dati per un fattore in un'interazione, non è possibile utilizzarli. non c'è nulla che si possa stimare perché i dati non ci sono. Se disponi di troppi effetti del modello e di dati insufficienti, non puoi stimare tutti gli effetti.
In questi casi può essere utile procedere gradualmente con la selezione in avanti. Lo stesso con gli alberi decisionali.
Spero che aiuti.
Chris
Chris
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Grazie mille per il collegamento
Nel caso in cui rimuovo le interazioni con valori mancanti, dovrei rimuovere la maggior parte delle interazioni. Potresti suggerire il modo migliore di analisi se sono interessato a conoscere le interazioni di "intensità per tempo", "intensità per Gap" e "tempo per Gap"?
Apprezzato ancora una volta tutto il tuo aiuto.
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?CIAO @Shad ,
Ah, sì, alcune interazioni non funzioneranno perché non ci sono dati. Un altro post aveva problemi simili:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-do-four-way-Full-Factorial-ANOVA-with-unbalanced-data/td-p/34078
Il modello misto non è necessario. Bisognerebbe escludere quelle interazioni che non contengono dati come quello fatto con il post sopra.Guardare la distribuzione come se dovessi capire quali combinazioni non hanno dati dovrebbe aiutare a scegliere quali interazioni includere nel modello misto.
Questo aiuta?
Chris
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Caro Chris,
Grazie per l'aiuto e scusate per il ritardo nella mia risposta. Ho avuto problemi con l'accesso al mio account.
se considero solo gli effetti principali e le interazioni a due vie, mi mancano ancora alcuni valori. Ad esempio, se noti la distribuzione dei miei dati, non tutti i livelli dei miei predittori hanno gli stessi numeri di dati. Perché non è stato possibile applicare tutte le combinazioni di predittori al mio esperimento. Che ne dici se eseguo un modello misto, metto i predittori con valori irregolari sotto effetti casuali? Hai qualche idea?
Migliore,
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Grazie @Shad ,
Sembra che tu abbia 78 corse in totale secondo l'immagine.Il DOE fattoriale completo richiederebbe 108 esecuzioni per 4 fattori categoriali ciascuno con i livelli specificati (6x3x3x2).
Lo seguirei @Dan_Obermiller consiglio e analizzare solo gli effetti principali e le interazioni bidirezionali in questo momento. Altrimenti non otterrai alcun valore per le stime dei parametri (dati insufficienti per adattarsi al modello che stai cercando di adattare poiché tutti i fattori sono categorici).
Chris
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Grazie, Chris.
Ho 4 effetti principali in totale, ma ogni effetto ha livelli diversi. Ad esempio, il tempo ha 6 livelli, Gap ha 3 livelli e così via. Ho allegato una schermata della mia analisi di distribuzione. Un'altra cosa è che quando ho eseguito la regressione multipla, alcune variabili sono correlate. E anche facendo il fattoriale completo, VIF ha mostrato valori elevati. Mi chiedo se questi valori VIF siano veri poiché non sono sicuro che il fattoriale completo sia corretto? Come ho detto, mancano alcune stime dei parametri.
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Un altro approccio possibile, piuttosto che andare avanti, è quello di specificare un modello con solo effetti principali e interazioni bidirezionali. Rimuovere le interazioni a tre e quattro vie.
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Grazie per lo screenshot @Shad ,
In base all'immagine, nel modello sono presenti 15 termini. SE si tratta di un DOE con 4 effetti e un disegno fattoriale completo, ciò significherebbe che avrai 16 esecuzioni. È corretto? In tal caso, non avresti sufficienti gradi di libertà per stimare nessuno degli effetti/termini nel modello (dati insufficienti). Potresti voler iniziare con una regressione graduale per aggiungere termini in modo graduale in avanti. Altrimenti, rimuovi i termini che molto probabilmente non avranno alcun impatto (ad esempio il polinomio di 4° grado).
Spero che aiuti.
Chris
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Ciao Peter,
Grazie per la pronta risposta. Ecco l'articolazione del problema:
L'esperimento è un esperimento progettato. Gli obiettivi di questo studio erano determinare le combinazioni adatte di durata del riscaldamento IR, distanza del gap e intensità, seguite da trattamenti di rinvenimento per massimizzare l'inattivazione delle spore di muffa. Ho tracciato i dati e poiché non è un disegno equilibrato ci sono alcuni valori mancanti. Quando ho eseguito l'analisi fattoriale completa, il riepilogo degli effetti non mostrava alcun valore.
Stavo leggendo lo stesso problema affermato da altre persone: ho scoperto che devo analizzare utilizzando il modello misto ma non sono sicuro di quali variabili dovrebbero essere considerate fisse e quali casuali?
A proposito, come posso condividere le mie domande con la community adesso?
Ri: Come analizzare i dati sbilanciati quali tre fattori indipendenti sono livelli sbilanciati?Ogni domanda sul "come fare" dell'analisi dovrebbe iniziare con l'articolazione del problema pratico a cui stai cercando di rispondere. Non l'hai condiviso con la community. Per favore fallo.
Poi una valutazione approfondita delle modalità con cui sono stati raccolti i dati. Un esperimento progettato? Dati sugli eventi? Dati storici in serie temporali? E cosa sai del sistema di misurazione e della sua variabilità?
Ci sono problemi associati a questo processo che rendono problematica l'analisi successiva. Mancanza, valori anomali, valori senza senso. Che dire della correlazione delle variabili predittive? Quindi intraprendi l'analisi... al livello più alto ho tre pensieri per te:
1. Tracciare i dati.
2. Tracciare i dati.
3. GRAFICA I DATI...ed è qui che JMP brilla.
