Análisis de DOE<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola a todos,
Soy bastante nuevo en JMP y estoy en el proceso de configurar un DOE para observar los efectos de varios ingredientes dentro de una mezcla en una respuesta específica. Solo me interesan los efectos principales y las interacciones de dos vías. ¿Debo verificar todos los supuestos de distribución variable y de distribución normal antes de ajustar el modelo? Generalmente lo hago cuando realizo ANOVA de una y dos vías, pero ¿es necesario para un DOE?
Gracias
Análisis de DOESí, esa es la forma correcta de hacerlo. No esperaría que su variable de respuesta tuviera una distribución normal, ya que está realizando el DOE explícitamente para inducir cambios en la respuesta, de modo que pueda comprender la influencia de las variables predictoras. Sin embargo, una vez que tienes un modelo, te quedan residuos que, idealmente, deberían distribuirse normalmente. Personalmente, no me preocuparía mucho por esta suposición (¡si lo hace, ya no es una suposición!) - es poco probable que tenga suficientes puntos de datos para realizar una prueba que refute la suposición; sin embargo, estudiar los residuos puede ser útil para diagnosticar Problemas con un modelo o por áreas de mejora.
Análisis de DOEGracias por esto Dave. Estoy en el proceso de analizar mis resultados. Los valores de respuesta del DOE no se distribuyen normalmente, pero cuando analizo mis factores y construyo el modelo alrededor de los relevantes, se guardan los residuos de la respuesta que, cuando se analizan, se distribuyen normalmente. ¿Es esta la forma correcta de validar los supuestos?
Aclamaciones,
Chris
Análisis de DOEParece que eres bueno para ir luego en un diseño de pantalla. También puede usar la plataforma de diseño personalizado, especificar efectos principales e interacciones bidireccionales para su modelo e ingresar la cantidad de ejecuciones que desee. La plataforma de diseño personalizado le brinda más flexibilidad con respecto al manejo de su escenario experimental.
Análisis de DOEGracias por el consejo de LouV y Dave. Iba a usar un diseño de mezcla, pero según lo que entiendo, este enfoque se usa si la proporción de ingestiones es importante. Reducir la cantidad de un ingriedient no afectará las cantidades de los otros ingriendients en mi caso. Solo estoy interesado en averiguar si la presencia o ausencia de un ingenio particular afecta mi respuesta. ¿Tengo razón al pensar que soy capaz de usar un DOE de detección para hacer esto?
Análisis de DOELos DOE de mezcla son un tipo único de DOE porque los factores o parámetros son interdependientes. Se comportan de manera diferente al DOE normal, por lo que le sugiero que lea una reseña de John Cornell en Mixture DOE para comprender sus propiedades estadísticas únicas.
http://www.jstor.org/pss/1266850
El libro definitivo sobre Diseños de mezclas está disponible por John Cornell
http://www.amazon.com/Experiments-Mixtures-Analysis-Probability-Statistics/dp/0471393673
Análisis de DOEEn general, los datos del DOE se analizan utilizando modelos de regresión. Las suposiciones de las que habla generalmente son aplicables a los residuos en lugar de a los datos sin procesar, por lo que en ese sentido, primero debe construir el modelo y luego validar las suposiciones. Esto se puede hacer mediante la inspección de los residuos. Tenga en cuenta que con un DOE las cantidades de datos suelen ser pequeñas, por lo que es suficiente para hacer esto visualmente.
Dave
