¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hola,
Tengo un conjunto de datos que tiene cuatro predictores: tres de los predictores, incluidos el tiempo, la distancia y la potencia, están desequilibrados y un predictor de equilibrio. ¿Tiene alguna idea de cuál es la mejor manera de analizar dichos datos? ¿Y cómo puedo analizarlos? Agradezco cualquier ayuda.
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hola @Sábalo ,
Una vez seleccionados los términos, hay un botón que dice hacer modelo. Para los modelos categóricos, puede agregar todos los efectos y luego los términos de interacción y eliminar los efectos parametrizados.
Aquí hay un enlace sobre la regresión por pasos que debería ayudar.
https://www.jmp.com/support/help/14/stepwise-regression-models.shtml#
Mejor,
cris
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hice el proceso paso a paso con selección directa y regla BIC mínima. Ahora terminó con algunos factores importantes. Si quiero comparar cada nivel de factor o sus medios de interacción, ¿cómo puedo hacerlo? Quiero ver si hay diferencias significativas en la respuesta entre los niveles de predictores o sus combinaciones de interacción.
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hola @Sábalo ,
¿Qué tal probar la regresión por pasos con selección directa?De esa forma solo incluirás interacciones que tengan datos. Desequilibrado está bien, pero si faltan datos para un factor en una interacción, entonces no puede usarlos. no hay nada que se pueda estimar porque los datos no están ahí. Si tiene demasiados efectos del modelo y pocos datos, entonces no podrá estimar todos los efectos.
En estos casos, la selección gradual puede ser útil. Lo mismo ocurre con los árboles de decisión.
Espero que ayude.
cris
cris
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Muchas gracias por el enlace.
En caso de que elimine las interacciones a las que les faltan valores, tendría que eliminar la mayoría de las interacciones. ¿Podría sugerir la mejor forma de análisis si estoy interesado en conocer las interacciones de "intensidad por tiempo", "intensidad por brecha" y "tiempo por brecha"?
Agradezco nuevamente toda su ayuda.
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hola @Sábalo ,
Ah, sí, algunas interacciones no funcionarán porque no hay datos. Otra publicación tuvo problemas similares:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-do-tres-way-Full-Factorial-ANOVA-with-unbalanced-data/td-p/34078
El modelo mixto no es necesario. Habría que excluir aquellas interacciones que no tengan datos como los que se hicieron en la publicación anterior.Mirar la Distribución como si tuviera que descubrir qué combinaciones no tienen datos debería ayudar a elegir qué interacciones incluir en el modelo mixto.
¿Eso ayuda?
cris
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Querido Chris,
Gracias por la ayuda y perdón por mi respuesta tardía. Tuve problemas con el acceso a mi cuenta.
Si solo considero los efectos principales y las interacciones bidireccionales, todavía me faltan algunos valores. Por ejemplo, si observa mi distribución de datos, no todos los niveles de mis predictores tienen los mismos números de datos. Porque no fue posible aplicar toda la combinación de predictores a mi experimento. ¿Qué tal si hago un modelo mixto y pongo los predictores con valores desiguales bajo efectos aleatorios? ¿Tiene alguna idea?
Mejor,
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Gracias @Sábalo ,
Parece que tienes 78 ejecuciones en total según la imagen.Full Factoral DOE necesitaría 108 ejecuciones para 4 factores categóricos, cada uno con los niveles que haya especificado (6x3x3x2).
Yo seguiría @Dan_Obermiller consejos y solo analice los efectos principales y las interacciones bidireccionales en este momento. De lo contrario, no obtendrá ningún valor para las estimaciones de los parámetros (no habrá datos suficientes para ajustarse al modelo que está intentando ajustar debido a que todos los factores son categóricos).
cris
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Gracias, Cris.
Tengo 4 efectos principales en total pero cada efecto tiene diferentes niveles. Por ejemplo, el tiempo tiene 6 niveles, Gap tiene 3 niveles y así sucesivamente. Adjunté una pantalla de mi análisis de distribución. Otra cosa es que cuando hice regresión múltiple, algunas variables están correlacionadas. Y también al hacer factorial completo, VIF mostró valores altos. Me pregunto si estos valores VIF son verdaderos, ya que no estoy seguro de que el factorial completo sea correcto. Como dije, faltan algunas de las estimaciones de parámetros.
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Otro enfoque posible en lugar de seguir adelante es especificar un modelo con sólo efectos principales e interacciones bidireccionales. Elimine las interacciones de tres y cuatro vías.
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Gracias por la captura de pantalla @Sábalo ,
Según la imagen, tienes 15 términos en el modelo. SI es un DOE con 4 efectos y un diseño factorial completo, eso significaría que tiene 16 ejecuciones. ¿Es eso correcto? Si es así, no tendría suficientes grados de libertad para estimar ninguno de los efectos/términos del modelo (no hay suficientes datos). Es posible que desee comenzar con una regresión paso a paso para agregar términos paso a paso. De lo contrario, elimine los términos que probablemente no tendrán un impacto (polinomio de cuarto grado, por ejemplo).
Espero que ayude.
cris
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Hola Pedro,
Gracias por su pronta respuesta. Aquí está la articulación del problema:
El experimento es un experimento diseñado. Los objetivos de este estudio fueron determinar las combinaciones adecuadas de duración del calentamiento por infrarrojos, distancia de separación e intensidad, seguidas de tratamientos de templado para maximizar la inactivación de las esporas de moho. Tracé los datos y, dado que no es un diseño equilibrado, faltan algunos valores. Cuando hice el análisis factorial completo, el resumen del efecto no muestra ningún valor.
Estaba leyendo el mismo problema expresado por otras personas: descubrí que necesito analizar usando un modelo mixto pero no estoy seguro de qué variables deben considerarse fijas y cuáles aleatorias.
Por cierto, ¿cómo puedo compartir mis preguntas con la comunidad ahora?
Re: ¿Cómo analizar datos desequilibrados cuyos tres factores independientes son niveles desequilibrados?Cada pregunta de análisis sobre cómo hacerlo debe comenzar con una articulación del problema práctico que está tratando de responder. No has compartido eso con la comunidad. Por favor, hazlo.
Luego, una evaluación exhaustiva de los medios por los cuales se recopilaron los datos. ¿Un experimento diseñado? ¿Datos de casualidad? ¿Datos históricos en series de tiempo? ¿Y qué sabes sobre el sistema de medición y su variabilidad?
¿Hay algún problema asociado con ese proceso que haga que el análisis posterior sea problemático? Faltas, valores atípicos, valores sin sentido. ¿Qué pasa con la correlación de las variables predictivas? Entonces embárcate en el análisis... al más alto nivel. Tengo tres pensamientos para ti:
1. Traza los datos.
2. Trazar los datos.
3. TRAZA LOS DATOS... y aquí es donde JMP brilla.
