Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuHallo alle,
Ich habe sieben kontinuierliche dreistufige Faktoren für ein DOE. Definitive Screen Desgin (DSD) scheint für meinen Zweck besser geeignet zu sein. Für jeden Faktor liegen mir drei physikalische Testproben vor, die ich den drei Stufen zuordnen kann. Sie stellen jedoch nicht die Maximal- und Minimalwerte des Faktors dar. Wie ordne ich die physikalischen Werte den einzelnen Faktorstufen im Design zu?
Danke,
John
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuZunächst einmal entschuldige ich mich für die Verzögerung bei der Antwort.
Aus Ihren Fragen geht klar hervor, dass Sie eine Ausbildung in der Versuchsplanung benötigen. Es ist schwierig, jemanden in einem kurzen Austausch innerhalb einer Diskussion in einem Forum wie diesem aufzuklären. Ich möchte Sie auf einige Bücher hinweisen, die Ihnen helfen werden.
- Wählen Sie in JMP aus Helfen > Bücher > Versuchsplanung .
- Besorgen Sie sich ein Exemplar von „Optimal Design of Experiments“ von Goos und Jones.
Wir bieten auch Schulungen zur Versuchsplanung an. Vorausgesetzt, Sie sind bereits mit JMP und den Analysemethoden der ANOVA und Regression vertraut, würden Sie von der Teilnahme an einem Kurs für Folgendes profitieren:
Zu Ihren konkreten Fragen:
- PB-Designs befassen sich nicht direkt mit Wechselwirkungen oder nichtlinearen Effekten. Die Spärlichkeit von Effekten und Projektionsprinzipien könnte dabei helfen, Informationen über Interaktionseffekte zu erhalten, wenn sie zutreffen.
- Der DSD für 7 Faktoren funktioniert möglicherweise, wenn Sie letztendlich über 2-3 aktive Faktoren verfügen.
- Die Bedingungen höherer Ordnung sind nicht enthalten.
- Sie werden entdeckt, nachdem die Haupteffekte ausgewählt wurden, vorausgesetzt, dass die Hierarchie- und Vererbungsprinzipien gelten.
- Alternativ können Sie den neuen Fit DSD-Ansatz verwenden, wenn Sie die Ebenen nicht geändert haben.
- Der Taguchi-Ansatz kann drei Ebenen für Ihre Faktoren umfassen.
- Modellparameter werden nicht offen geschätzt. Es gibt keine Interaktion oder nichtlineare Effekte an sich .
- Dabei handelt es sich um eine „Wählen Sie den Gewinner“-Methodik aus den bestehenden Sätzen innerer Array-Läufe, basierend auf einem geeigneten S/N-Verhältnis über die äußeren Array-Ebenen.
- Es erfolgt keine Modellierung und damit auch keine Vorhersage (Interpolation oder Extrapolation).
- Die Taguchi-Designs könnten zu suboptimalen Ergebnissen führen, wenn es nichtadditive Effekte gibt.
- Die modellorientierte Methode ist das Custom Design.
- Die Taguchi-Methode ist definitiv nicht Modellorientiert.
- Die Taguchi-Methode schlägt fehl, außer im einfachen Fall, dass nur Haupteffekte vorliegen.
- Taguchi-Designs sind nicht die wirtschaftlichsten Designs.
- Designorientierte Methoden bedeutet einfach Methoden, die sich auf die Entwurfsmethode konzentrieren (z. B. faktorielles Design) und bei denen das Modell ein Ergebnis ist (vollständige faktorielle Terme). Modellorientierte Methoden wie kundenspezifisches Design konzentrieren sich auf das Modell und das Design ist das Ergebnis.
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuHallo @Mark_Bailey ,
Es hat eine Weile gedauert, bis ich alle Ihre Eingaben verdaut habe. Lassen Sie mich versuchen, mein Verständnis mit den folgenden Fragen zusammenzufassen:
Informationen zu Bildschirmmethoden:
- Designorientiert
- „Diese Designs gehen nur von Haupteffekten aus.“ Sie sind also nicht dazu gedacht, Wechselwirkungen oder quadratische Terme zu untersuchen?
- „PB-Designs berücksichtigen Interaktionseffekte (d. h. bessere Schätzchancen) als die regulären fraktionierten faktoriellen Designs.“ Das bedeutet, dass PB-Designs Experimente mit Hauptfaktorinteraktionen verarbeiten können, aber das bedeutet NICHT, dass wir die Interaktionsterme in das Modell einbeziehen können, oder?
- DSD: „Unverändertes DSD ermöglicht es Ihnen, die Haupteffekte für bis zu etwa die Hälfte der Faktoren in Ihrem Design (Effektsparsamkeit) sowie einige Interaktionen und quadratische Effekte (unter der Annahme einer Effektvererbung) abzuschätzen.“ Angenommen, ich habe sieben Faktoren. DSD kann die Auswirkungen von drei bis vier Faktoren abschätzen, aber nicht alle sieben? DSD kann einige Wechselwirkungen und quadratische Effekte abschätzen, bezieht aber KEINE Wechselwirkungen und quadratische Terme in das Modell ein, oder?
Taguchi-Methode
- Es kann eine Bruchteil-Fakultät oder PB-basiert sein
- Es wird davon ausgegangen, dass die Faktoren süchtig machen (orthogonal), sodass die Interaktion Probleme verursachen wird
- Nicht sequentiell, daher nicht für Screening-Zwecke
- „Es prüft gleichzeitig, indem es den Designraum mit Zwei-Ebenen-Kombinationen überspannt, und optimiert es, indem es den Gewinner auf der Grundlage eines S/N-Verhältnisses auswählt, das aus dem Mittelwert und der Standardabweichung der beobachteten Reaktion abgeleitet wird (keine Modellierung).“
- Frage: Die Taguchi-Methode empfiehlt tatsächlich die Verwendung von drei Ebenenfaktoren, um den nichtlinearen Effekt zu erfassen. Warum haben Sie gesagt, dass die Faktoren größtenteils zweistufig sind?
Zu meiner Kondition und meinem Ziel:
1. Ich habe 7 kontinuierliche 3-stufige Faktoren
2. Es wird Wechselwirkungen zwischen Faktoren geben, von denen ich aber nicht genau weiß, welche
3. Das Ziel: Optimierung der Systemleistung (durch Untersuchung von Faktoreffekten)
Modellorientiert: Wenn ich weiß, was (Haupt-, Interaktions- und quadratische Begriffe) ich studieren möchte, ist individuelles Design effektiv. Darüber hinaus kann die Taguchi-Methode effizient sein, wenn die additive Bedingung erfüllt ist.
Designorientiert: Wenn ich nicht viel über die Wirkung von Haupt-, Interaktions- und quadratischen Termen weiß, ist ein sequenzieller Ansatz mit Screening-Design effektiv.
Bitte kommentieren/beantworten Sie meine Erkenntnisse/Fragen.
Danke,
John
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuIn dieser Diskussion geht es um mehrere Themen. Ich werde versuchen, sie zusammenhängend zu beantworten.
Orthogonales Array
Nein, du hattest recht. Die Taguchi-Designs verwenden eine „orthognale Anordnung“ für die inneren und äußeren Anordnungen des Designs. Hierbei handelt es sich oft um fraktionierte faktorielle Designs, es können aber auch PB-Designs sein. Sie sind im Allgemeinen auf zwei Ebenen beschränkt. Taguchi werden nicht zum Screening verwendet, an sich . Die Taguchi-Experimentiermethode ist nicht sequentiell. Es führt gleichzeitig Screenings durch, indem es den Designraum mit zweistufigen Kombinationen überspannt, und optimiert es, indem es „den Gewinner auswählt“, basierend auf einem S/N-Verhältnis, das aus dem Mittelwert und der Standardabweichung der beobachteten Reaktion abgeleitet wird (keine Modellierung). Ihre bisherigen Erklärungen ließen mich nie an Taguchi denken.
Die PB-Designs erzeugen orthogonale Faktorspalten für das Experiment und daher sind auch die Schätzungen der Haupteffekte orthogonal. Die Terme höherer Ordnung sind jedoch nicht unbedingt orthogonal.
Es gibt eine neue Entwurfsmethode, die auch „orthogonale Arrays“ genannt wird. Diese Designs schneiden im Allgemeinen besser ab als „normale fraktionierte faktorielle“ Designs, da es keine vielen Zwei-Faktor-Wechselwirkungen gibt.
Die Verwirrung entsteht also durch die unterschiedliche Verwendung desselben Begriffs in unterschiedlichen Kontexten.
Ich denke, dass Sie das PB L27-Design für das Screening verwenden könnten, wenn die Screening-Annahmen in Ihrem Fall zutreffen. PB-Designs berücksichtigen Interaktionseffekte (dh bessere Schätzchancen) als die regulären fraktionierten faktoriellen Designs. Allerdings würde ich das neuere OA nicht nutzen, wenn man aktive Interaktionseffekte vermutet.
Fügen Sie Interaktionsbedingungen hinzu
Im Dialogfeld „Modell anpassen“ gibt es keine „Interaktionsbefehlsschaltfläche“.
Über den Dialog „Modell anpassen“ haben Sie auf jeden Fall die Möglichkeit, alle Terme im Modell auszuwählen. Sehen Helfen > Bücher > Anpassen linearer Modelle .
Sie können vor dem Klicken keine Begriffe für Interaktionseffekte hinzufügen Tisch machen im Screening-Design Plattform. Diese Designs gehen nur von Haupteffekten aus.
Erstellen Sie ein Haupteffekt-Screening-Design
Die zweite Option erzeugt die neueren OA-Designs, nicht die PB-Designs. (Die PB-Versuchspläne sind zusammen mit den regulären teilfaktoriellen Versuchsplänen unter Verwendung der ersten Option verfügbar.)
Ändern Sie die DSD-Faktorstufen
Ja, Sie können die Faktorstufen ändern, nachdem Sie das DSD erstellt haben. Diese Änderungen beeinträchtigen jedoch die Leistung und die Vorteile der Verwendung eines DSD . Der DSD ist ein Sonderfall des an Alias optimal Maßgefertigtes Design. Es basiert auf a definierte Struktur bestehend aus a Faltpaar Anzahl der Läufe für jeden Faktor, bei dem der gegebene Faktor auf den mittleren Wert und die anderen Faktoren entweder auf ihren niedrigen oder hohen Wert eingestellt sind. Mittelpunkte werden ebenfalls hinzugefügt. Die Ansprüche auf einen DSD basieren auf dieser Struktur. Durch die Änderung der Faktorstufen nach der Konstruktion des Entwurfs wird diese Struktur zerstört. Daher sollten Sie nicht davon ausgehen, dass der resultierende geänderte Entwurf ein DSD ist oder sich wie ein DSD verhält. Es ist kein DSD mehr.
Das Ändern der Ebenen ist jedoch völlig legal und das resultierende Design wird wahrscheinlich einige Analysen und Modellierungen unterstützen, jedoch nicht auf die gleiche Weise oder im gleichen Umfang wie das ursprüngliche DSD. Dies ist nicht die Absicht der DSD-Methode. Der DSD ist starr. Es wird nicht jeder Fall behandelt, in dem eine Überprüfung gerechtfertigt und gültig ist. (Zum Beispiel schwer zu ändernde Faktoren.) Haben Sie Brads Blogbeiträge zum Thema gelesen? ordnungsgemäße und unsachgemäße Verwendung von DSD ?
Hinzufügen von Bedingungen für Screening-Designs
Die JMP-Schnittstelle für die Versuchsplanung ist vielfältig aufgeteilt Plattformen die auf eine bestimmte Sache spezialisiert sind Methode des Designs. Sie haben das ausgewählt Screening-Design Plattform. Es implementiert die reguläre Bruchfaktormethode von Box und die unregelmäßige Bruchfaktormethode von PB. Keine dieser Methoden befasst sich direkt mit Interaktionseffekten mit Termen im Modell. Mit der regulären fraktionierten faktoriellen Entwurfsmethode können Sie die ändern Wörter erzeugen um das Aliasing der Modellschätzungsspalten durch Ändern der Faktordesignspalten zu ändern. Sie können das Aliasing im PB-Design nicht ändern. Sie haben sich auch für die DSD-Plattform entschieden. Diese Methode ist noch restriktiver. Sie können eine zweistufige Blockierung und zusätzliche Läufe über die Mindestanzahl hinaus hinzufügen, aber das ist auch alles. Im Gegenzug wird die unverändert Mit DSD können Sie die Haupteffekte für bis zu etwa die Hälfte der Faktoren in Ihrem Design (Effektsparsität) sowie einige Interaktionen und quadratische Effekte (unter der Annahme einer Effektvererbung) abschätzen.
Sie haben also Recht, dass Sie auf den Plattformen Screening Design und Definitive Screening Design keine Begriffe zum Modell hinzufügen können, da diese Aktion nicht Teil der Methoden ist, auf denen sie basieren. Diese Methoden sind designorientiert . Ihre Vorstellung, mit den potenziell aktiven Wirkungen zu beginnen, ist das Gegenteil: Modellorientiert Design. Auf diese Weise entsteht individuelles Design.
Warum verwenden Sie kein individuelles Design?
Wir bieten zwei JMP-Schulungen an, die für Sie hilfreich sein könnten. Der erste Kurs ist unsere Einführung in DOE und basiert ausschließlich auf kundenspezifischem Design: Kundenspezifisches Design von Experimenten . Der andere Kurs widmet sich der besonderen Situation des Screenings: Moderne Screening-Designs . (Beachten Sie, dass der zweite Kurs fortgeschritten ist und davon ausgeht, dass Sie einen Kurs für den ersten Kurs besucht haben.)
Natürlich ist auch der JMP-Leitfaden zur Versuchsplanung sehr hilfreich ( Helfen > Bücher ).
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuHallo @Mark_Bailey ,
Entschuldigung für die Verwirrungen. Lassen Sie mich versuchen, sie zu klären:
SSD
„Ich weiß nicht, was Sie mit „SSD“ meinen, aber ich gehe davon aus, dass es sich um ein fraktioniertes faktorielles oder Plackett-Burnam-Design handelt.“
A: Der Begriff SSD steht für Standard-Screening-Design, das im JMP 13-Benutzerhandbuch verwendet wird. Es befindet sich unter DOE\Classical\Screening Design.
Option 1:
„Sie verwenden also ein orthogonales Array? Das L27-Design ist ein PB-Design, kein OA.“
A: Ich denke, der L27 hier ist ein Taguchi L27 OA. Aufgrund Ihrer Beschreibung habe ich mich geirrt.
Ich glaube schon, dass es hier und da Wechselwirkungen gibt. Daher sollte ich gemäß Ihrem Rat in dieser Phase kein Taguchi L27 OA verwenden.
„Was meinst du mit „11 Paar Wechselwirkungen 2. Ordnung hinzufügen“? Sie können während des Entwurfs keine Begriffe hinzufügen. Wenn Sie meinen, dass Sie diese Begriffe später im Dialogfeld „Modell anpassen“ hinzugefügt haben, nachdem Sie auf „Tabelle erstellen“ geklickt haben, wie haben Sie diese 11 Begriffe aus den potenziellen 21 Zwei-Faktor-Interaktionseffekten ausgewählt? Warum sollten diese Begriffe zur ersten Analyse hinzugefügt werden?“
A: Ja, ich habe „diese Begriffe später im Dialogfeld „Modell anpassen“ hinzugefügt, nachdem ich auf „Tabelle erstellen“ geklickt und auf die Befehlsschaltfläche „Interaktion“ geklickt habe. Ich hatte keine Möglichkeit, die zu verwendende Interaktion auszuwählen. Ich möchte die Wirkung von Interaktionen untersuchen, konnte aber keine Möglichkeit finden, sie hinzuzufügen, bevor ich auf „Tabelle erstellen“ geklickt habe.
Option 2:
Unter DOE\Classical\Screening Design bietet mir JMP nach der Auswahl von Faktorstufe und -typ zwei Optionen: „Aus einer Liste fraktionalfaktorieller Designs auswählen“ oder „Konstruieren Sie ein Screeningdesign für Haupteffekte“. Ich habe die letztere Option verwendet und angegeben, dass ich 27 Testläufe durchführen möchte. Nachdem ich auf „Tabelle erstellen“ geklickt hatte, fügte ich die Interaktion hinzu.
DSD
„Was meinst du damit, dass du 9 Interaktionsbegriffe hinzufügen kannst? Ja, Sie werden genügend Läufe haben, aber dieses Modell wird gesättigt sein. Woher wissen Sie, welche 9 von 21 Sie auswählen sollen?“
A: Auch hier klicke ich auf „Interaktion“, nachdem ich auf „Tabelle erstellen“ geklickt habe, und konnte nicht auswählen, welche Interaktion verwendet werden soll.
Ja, ich habe gerade herausgefunden, dass ich die Anzahl der Läufe ändern kann, und es gibt eine Obergrenze.
„Ja, Sie können die Faktorstufen ändern. Solche Änderungen können die Leistung des resultierenden Designs erheblich beeinträchtigen. Am besten wählen Sie die Faktorspalten aus und wählen dann „Spalten“ > „Neu kodieren“.
A: DSD akzeptiert kontinuierliche Variablen mit drei Ebenen. Ich kann vor Make Design niedrige und hohe Werte für jeden Faktor angeben. Danach passt JMP den Durchschnittswert automatisch als Mittelwert an. Wenn der Mittelwert meiner physischen Probe unterschiedlich ist, muss ich ihn manuell ändern, nachdem ich auf „Tabelle erstellen“ geklickt habe. Wird das ein Problem sein?
Ja, Custom Design ist sehr vielseitig. Ich kann Wechselwirkungen 2. Ordnung und quadratische Terme hinzufügen. Mir scheint jedoch, dass das Hinzufügen von Begriffen neben den Hauptfaktoren vom JMP-Screening-Design (weder SSD noch DSD) nicht unterstützt wird. Bitte klären Sie und erklären Sie, warum.
Danke,
John
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuZunächst möchte ich auf Ihren allgemeinen Ansatz eingehen. Wir stark befürworten die Prinzip des sequentiellen Experimentierens, das zuerst von Box, Hunter und Hunter vertreten wurde. Allerdings ist diese Strategie nicht immer anwendbar. Insbesondere ist ein Screening nicht immer notwendig. Darüber hinaus sind Screening-Designs nicht imstande wenn die Annahmen des Screenings zutreffen ungültig . Auch der Methode Das Prinzip des sequentiellen Experimentierens entwickelt sich ständig weiter. Heute verfügen Sie über das leistungsstarke, aber unflexible DSD und die leistungsstärksten und flexibelsten Methoden für kundenspezifisches Design. Das heißt, diese neueren Methoden ändern die Taktiken, die Sie im Rahmen dieser Strategie anwenden.Nun zu Ihren konkreten Fragen ...
SSD
Ich weiß nicht, was Sie mit „SSD“ meinen, aber ich gehe davon aus, dass es sich um ein fraktioniertes faktorielles oder Plackett-Burnam-Design handelt.
Option 1 :
- Sie verwenden also ein orthogonales Array? Das L27-Design ist ein PB-Design, kein OA.
- Diese OA-Designs sind speziell für Haupteffekte nur Modelle und Systeme. Das Vorhandensein auch nur einiger weniger Interaktionseffekte in Ihrer Antwort wird Ihre Analyse erheblich beeinträchtigen. Verwenden Sie das OA nicht, wenn Sie vermuten, dass dies der Fall ist.
- Wenn es sich wirklich um einen PB-Entwurf handelt, dann hat man gute Chancen, große Effekte abzuschätzen. Es gibt wenig Verwirrung und die Korrelationen der Schätzungen sind normalerweise klein genug, um eine Schätzung zu ermöglichen.
- Was meinst du mit „11 Paar Interaktionen 2. Ordnung hinzufügen“? Sie können während des Entwurfs keine Begriffe hinzufügen. Wenn Sie meinen, dass Sie diese Begriffe später im Dialogfeld „Modell anpassen“ hinzugefügt haben, nachdem Sie auf „Tabelle erstellen“ geklickt haben, wie haben Sie diese 11 Begriffe aus den potenziellen 21 Zwei-Faktor-Interaktionseffekten ausgewählt? Warum diese Begriffe zur ersten Analyse hinzufügen?
Option 2 :
- Ich verstehe Ihre Erklärung dieser Option überhaupt nicht.
DSD
- Was meinst du damit, dass du 9 Interaktionsbegriffe hinzufügen kannst? Ja, Sie werden genügend Läufe haben, aber dieses Modell wird gesättigt sein. Woher wissen Sie, welche 9 von 21 Sie auswählen sollen?
- Ja, Sie können die Faktorstufen ändern.Solche Änderungen können die Leistung des resultierenden Designs erheblich beeinträchtigen . Der beste Weg ist, die Faktorspalten auszuwählen und dann auszuwählen Spalten > Neu kodieren .
- Sie können die Anzahl der Durchläufe in der Designplattform ändern, bevor Sie sich auf das Design festlegen, indem Sie auf klicken Tisch machen . Wir empfehlen dringend, mindestens 4 Läufe zum Minimum hinzuzufügen. Die Mindestanzahl der Läufe im DSD beträgt bei einer ungeraden Anzahl von Faktoren (7) 2k+3 = 2(7)+3 = 17. Die Standardanzahl der zusätzlichen Läufe beträgt 4, weshalb Ihr Entwurf 21 Läufe umfasst.
Bitte nehmen Sie sich die Zeit, sorgfältig zu erklären, was Sie wissen möchten, was Sie getan haben und welche Ergebnisse Sie erzielt haben. Diese schnellen, prägnanten Aussagen sind kryptisch und führen zu vielen Gesprächen zur Klärung und vollständigen Offenlegung, bevor Sie die gesamte Hilfe erhalten, die Sie benötigen.
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuHallo @Mark_Bailey
Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich möchte ein mechanisches System mit beispielsweise sieben Steuerfaktoren optimieren, und jeder Faktor kann drei Ebenen haben. In dieser frühen Phase des DOE möchte ich in erster Linie ein Screening, zweitens eine Charakterisierung und drittens ein gewisses Maß an Optimierung erreichen. Ich kann es mir leisten, in dieser Phase etwa 30 Tests durchzuführen.
Ich habe mehrere Designs wie folgt getestet:
SSD (unter Classical\Screen) unter Verwendung diskreter numerischer Variablen auf drei Ebenen:
- Option 1: Ein L27 OA wird von JMP bereitgestellt. Die Korrelation zwischen Hauptfaktoren und Wechselwirkungen 2. und 3. Ordnung wurde mit JMP Color Map analysiert. Außerdem konnte ich 11 Paar Interaktionen 2. Ordnung hinzufügen.
- Option 2: Ich wähle manuell 27 Testreihen mit Hauptfaktoren aus und füge Wechselwirkungen 2. Ordnung hinzu (JMP erlaubt 19 Paare).
DSD mit kontinuierlicher Variable
- JMP generierte ein 21-Run-Design und erlaubte mir, 9 Interaktionspaare 2. Ordnung hinzuzufügen.
- Aufgrund Ihrer Nachricht gehe ich davon aus, dass ich jede Faktorstufe durch einen Teststichprobenwert ersetzen kann. Rechts? Was ist eine effiziente Möglichkeit, dies zu tun, anstatt die Faktorebene einzeln manuell zu ändern?
- Kann die Testlaufnummer von 21 auf 27 geändert werden, um sie mit SSD zu vergleichen?
Danke,
John
Betreff: Weisen Sie der Faktorebene in einem endgültigen Bildschirmdesign Werte zuWas ist Ihr Zweck für dieses Experiment? Ein DSD passt besser als welche anderen Designs? In welchem Zusammenhang?
Das DSD wird wie jedes andere Screening-Design wahrscheinlich erfolgreich sein, wenn Ihr Fall die Screening-Annahmen erfüllt. Diese Annahmen sind Sparsamkeit bewirken , Wirkungshierarchie , Und Wirkung Vererbung . Sonst wird es wahrscheinlich nicht gelingen.
Die Antwort auf Ihre spezifische Frage ist zweifach:
- Sie können die Stufen jedes Faktors in jedem Design manuell ändern. Die Regressionsanalyse wird möglicherweise nicht so gut unterstützt wie durch das optimale Design für das gegebene Modell, aber sie wird wahrscheinlich funktionieren. Wenn die Auswirkungen groß sind, sollten Sie sie trotzdem finden.
- Sie können die Pegel eines DSD nicht ändern und erwarten, dass es sich wie ein DSD verhält. Sie werden Korrelationen einführen und die Faltpaarstruktur aufbrechen, von der die neue Analyse abhängt. Sie können weiterhin die Regressionsanalyse verwenden, aber in einem wirtschaftlichen Design wie dem DSD stehen Ihnen nicht viele Daten zur Verfügung, sodass alle Ebenenänderungen eine stärkere Auswirkung haben als in einem großen Design.
Untersuchen Sie die Auswirkungen Ihrer Ebenenänderungen, indem Sie „DOE“ > „Designdiagnose“ > „Design bewerten“ auswählen. Folgen Sie dem Startdialog und sehen Sie sich dann die Designdiagnose-Übersicht für weitere Details an. Vergleichen Sie diese Informationen mit denen des Original-DSD.
Außerdem können Sie die Reaktion vor und nach der Änderung der Faktorstufen simulieren und die Analysen aus der Regression vergleichen.
