2段階スクリーニングの異なる出力に合わせるDoE用に「Fit Two Level Screening」スクリプトを実行すると、実行するたびにわずかに異なる数字が表示されます。 各パラメーターの有意性の総合順位は同じままですが、p値とt比は変化するため、一部のパラメーターは有意に内外に移動します（p <0.05）。 私のデータはややうるさくて、ごくわずかに重要な1-2のパラメータしかありません。 私は1つの出力応答で7つの2レベル因子（5つの連続、2つのカテゴリカル）のための古典的なスクリーニング設計を実行しています。 スクリーニングはシミュレーション手法を使用しているため、確定的ではないと思います。 これは、データに適合する多くの解決策があるためですか？
再：2段階スクリーニングの異なる出力に合わせるフィット2レベルスクリーニングに関する良い情報があります。 JMPのドキュメント 。これはあなたが説明したような状況では本当に便利なプラットフォームだと思います。ヘルプ文書には、次のように記載されています。「対象のモデルにインタラクション用語が含まれている場合、スクリーニング設計ではエラーの自由度がないことがよくあります。したがって、効果の古典的な検定は利用できません。そのような場合は、Fit Two Level Screeningプラットフォームが特に便利です。」
私のモデルに含めることが重要な効果となる可能性があるものに関して、私をガイドするのに役立つ方法であることがわかりました。それから、そのガイダンスを使用して、Fit Modelプラットフォームを使用してモデルをフィットさせます。これは、2段階のスクリーニングプラットフォームから簡単に実行できます。効果を選択した状態で（明確に、または境界線が重要なすべての効果を選択します）、ヒットランまたはモデルを作成これらのヘルプの説明
フィットモデルレポートは、効果の重要性についてより明確な答えを提供します。あなたもすることができますモデルを編集するこのプラットフォームでは、「効果の概要」から重要ではないと思われる効果を取り除きます。モデルへの影響を見ると、最も有用なモデルを見つけるのに役立ちます。
