幫助篩選結果<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，
我已經進行了一次篩選表，研究了6個因素對我們反應的影響。在選擇我的設計時，我選擇看看所有兩個因素的相互作用。我的問題是，存在一些重要的雙因素相互作用，但兩者都沒有，或者只有一個因素作為主要影響是顯著的。關於可能發生的事情的任何想法？這些互動可能是別的什麼的別名嗎？
謝謝！
幫助篩選結果感謝所有的信息。我想我慢慢到那裡！我現在計劃增加設計，增加中心點，看看是否缺乏合適性並從那裡開始
幫助篩選結果是否存在任何中心點運行，以查看是否存在缺乏擬合和潛在多項式項的證據？任何重複運行？
幫助篩選結果很可能具有顯著的雙因素相互作用但不顯著的主效應。 假設你有一個2 ^ k的設計，主效應是因子i等於1的所有值的平均值減去因子i等於-1（或多或少）的所有值的平均值。 如果因子A的影響取決於因子B的水平，使得交互作用圖看起來像X那麼主效應將是0但是相互作用將非常強。
然而，考慮到分辨率IV設計的混疊結構，看起來重要的兩個因素相互作用可能不是導致原因影響的實際相互作用。 我會考慮混疊結構以及哪些因素對設計後續實驗很重要，後續實驗是分辨率V +以確定最重要的效果。
幫助篩選結果謝謝你。這是一個決議IV設計。在所有分辨率IV設計中，主效應是否存在三向交互，兩種方式是否與其他雙向交互混淆是真的嗎？我嘗試過逐步回歸併得到類似的結果。問題在於其中一個因素的幅度非常大，約佔Rsquare值的80％。另外兩個主要影響佔另外10％，兩個兩因素相互作用佔3％左右。您認為主要因素的大小使其難以分析嗎？
幫助篩選結果如果不了解你運行的運行次數，很難說。我從你的帖子中得知它是一個分數因子（N = 16）？決議IV篩選設計？如果是這種情況，那麼主效應會產生3向交互的混淆，而雙向交互則會與其他雙向交互產生混淆。在適合模型時，您是否嘗試過逐步回歸？當不太重要的雙向交互被刪除時，這可能會梳理出一些重要影響。
