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Ciao a tutti,

Ive ha effettuato una prova di screening esaminando l'effetto di 6 fattori sulla nostra risposta. Quando scelgo il mio design, scelgo di guardare tutte le interazioni tra due fattori. Il mio problema è che ci sono un paio di significative interazioni a due fattori, ma nessuna delle due, o solo uno dei fattori è significativo come effetto principale. Qualche idea su cosa potrebbe succedere? Le interazioni potrebbero essere un alias per qualcos'altro?

Grazie!

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Grazie per tutte le informazioni. Penso che sto lentamente arrivando! Ho in programma di aumentare il design ora per aggiungere punti centrali per vedere qualsiasi mancanza di adattamento e andare da lì

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Sono stati inclusi dei punti centrali per vedere se ci fosse una mancanza di adattamento e la prova di un potenziale termine polinomiale? Qualsiasi replica viene eseguita?

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È molto possibile avere significative interazioni a due fattori ma effetti collaterali insignificanti.  Supponendo che tu abbia un design 2 ^ k, un effetto principale è la media di tutti i valori in cui il fattore i è uguale a 1 meno la media di tutti i valori in cui il fattore i è uguale a -1 (più o meno).  Se l'effetto del fattore A dipende dal livello del fattore B in modo che un grafico di interazione assomigli ad una X, l'effetto principale sarebbe 0 ma l'interazione sarebbe molto forte.

Tuttavia, data la struttura aliasing di un progetto di risoluzione IV, le due interazioni fattore che appaiono significative potrebbero non essere l'interazione effettiva responsabile dell'effetto causa.  Vorrei prendere in considerazione la struttura di aliasing e quali fattori sembrano essere significativi per progettare un esperimento di follow-up che è la risoluzione V + per identificare gli effetti più importanti.

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Grazie per questo. Era un progetto di risoluzione IV. È vero in tutti i progetti di risoluzione IV che gli effetti principali sono aliasati con interazioni a 3 vie e in due modi sono aliasizzati con altre interazioni a due vie? Ho provato una regressione graduale e ottenere risultati simili. Il problema è che l'entità di uno dei fattori è molto grande e rappresenta circa l'80% del valore di Rsquare. altri due effetti principali rappresentano un altro 10% e le due due interazioni fattore attorno al 3%. Pensi che l'entità del fattore principale lo renda difficile da analizzare?

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È difficile dire senza capire il numero di esecuzioni che hai eseguito. Sto cancellando dal tuo post che si tratta di un fattore frazionario (N = 16)? Progettazione della risoluzione IV? In questo caso, gli effetti principali sono aliasati con interazioni a 3 vie e le interazioni a due vie sono aliase con altre interazioni a due vie. Hai provato una regressione graduale quando ti sei adattato al tuo modello? Questo potrebbe mettere in evidenza alcuni degli effetti principali per essere significativi quando le interazioni a due vie meno importanti vengono eliminate.