Método para determinar efectos significativos en experimentos.Estoy tratando de analizar alrededor de 60 experimentos. Cada experimento tiene muchos (alrededor de 30 o más) de diferentes factores continuos y categóricos (variables de proceso) y para cada experimento, se midieron varias respuestas (alrededor de 10). Desafortunadamente, los experimentos no se realizaron con el enfoque de diseño de experimentos, generalmente hay un cambio en una sola variable entre dos experimentos (pero a la larga, podría haber muchos cambios si compara el experimento n. ° 1 y el n. ° 60). ).
¿Existe algún método de análisis útil para determinar los efectos más significativos en cada factor y, si es posible, determinar también el tamaño del efecto? Realmente me ayudaría mucho ya que en este momento estoy tratando de descubrir los efectos más importantes al comparar dos experimentos a la vez. Además, sería útil reconocer cualquier patrón en los datos.
Gracias de antemano, Daniel
Re: Método para determinar efectos significativos en experimentosHola @danijel_v ,
De hecho, puede usar la plataforma de cualquier manera. Si agrega una gran cantidad de predictores potenciales y solo una respuesta, recibirá el mismo tipo de resultado. Cuando incluye múltiples predictores y múltiples respuestas, obtiene todas las combinaciones posibles.
@Julian
Re: Método para determinar efectos significativos en experimentosGracias por su sugerencia, sin duda analizaré la evaluación de respuestas más a fondo. Sin embargo, tal como lo veo, la evaluación de respuestas está destinada principalmente a observar qué respuestas tienen un cierto efecto de factor (solo 1). Estoy más interesado en el análisis opuesto, qué factores tienen más influencia en una determinada respuesta. ¿Hay algún método similar que para las respuestas?
Re: Método para determinar efectos significativos en experimentosHola @danijel_v ,
¿Has mirado en el Evaluación de respuesta plataforma en JMP (Analyze > Screening > Response Screening)? Como mínimo, puede ayudarlo a guiar su proceso de detección de los efectos activos entre una gran cantidad de comparaciones (y la corrección de la tasa de descubrimiento falso le será útil, estoy seguro). He incluido una grabación de seminario web a continuación que también demuestra la funcionalidad, pero a medida que profundiza en la plataforma, le sugiero que lea la documentación que vinculé anteriormente.
@Julian
