Effets principaux et cubes confondants<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
J'essaie (sans succès) de générer une conception personnalisée sans confondre les effets principaux et cubiques. J'obtiens toujours une corrélation d'environ 1 entre ces effets.
Aucune suggestion?
Merci
Matteo Patelmo
Re: effets principaux et cubes confondantsSi vous devez avoir un terme cubique dans le modèle, vous ne pouvez pas faire grand chose à propos de la corrélation. Vous pouvez "l'ignorer", mais vous devez comprendre à quel point cela influe sur vos efforts de modélisation. Vous pouvez passer à un autre type d'analyse qui ne serait pas affecté par la corrélation (PLS par exemple). Tout dépend de ce que vous essayez de faire avec votre conception et votre analyse.
Ce qui nous amène à comprendre pourquoi un terme cubique est dans le modèle. Ils sont rares, alors espérons-le, il existe une raison fondamentale pour l'inclure.
En outre, pour la conception que vous avez créée, vous ne suivez pas la hiérarchie des modèles. Si vous incluez un terme cubique, vous devez également inclure les termes quadratiques dans le modèle. Je recommanderais de le faire. En fait, lors de l'analyse, JMP vous avertira qu'il vous manque des effets du modèle.
Re: effets principaux et cubes confondantsMerci DanO! L'idée est claire. Donc, si je dois exécuter un DOE avec des effets cubiques, devrais-je simplement négliger la corrélation élevée et exécuter / analyser tout ce qui est suggéré (même avec Alias optimal) ou dois-je faire quelque chose de différent lors de l'analyse?
Par exemple:
Re: effets principaux et cubes confondantsCe que vous essayez de faire n'est pas vraiment possible. Le moyen le plus simple pour moi d’expliquer cela est de considérer la plage X comprise entre -1 et 1. Lorsque X est -1, X ^ 3 est -1. Lorsque X est 0, X ^ 3 est 0. Lorsque X est 1, X ^ 3 est 1. C'est une relation assez forte! L'extension ou la réduction de la plage de X rendra la relation non linéaire, mais ne rompra pas cette relation fondamentale. Ce n’est pas exactement comme cela que les calculs fonctionnent, mais j’espère que cela explique pourquoi vous avez une corrélation élevée.
La meilleure approche pour réduire les corrélations consiste à demander à Custom Designer de créer une conception Alias Optimal. Avant de cliquer sur "Créer une conception", allez dans le menu contextuel rouge, choisissez "Critère d'optimalité", puis "Alias optimal". Cela vous donnera les corrélations les plus faibles possibles pour votre nombre de pistes.
