Análisis de resultados cuando la interacción no es posible¡Hola!
Una pregunta de novato.
Tengo un experimento básico con 2 factores:
El problema es que una combinación de X1 y X2 técnicamente es imposible.
¿Puedo seguir analizando los resultados de los primeros 3 patrones usando la regresión? ¿O hay un enfoque diferente para este problema?
En realidad, esto se llama prueba ABN en un sitio, Original (A), nueva versión de función B (X1), versión С (X2), la misma nueva función que B (X1), pero se muestra al usuario de una manera diferente.
Re: Analizando resultados cuando la interacción no es posibleLos datos determinan lo que es estimable. Omitir una de las carreras limitará el modelo que se puede ajustar. Sin embargo, está bien. Elimine el término que causaría la singularidad. Por ejemplo, si omite la ejecución (-1, -1) o (+ 1, + 1), debe eliminar el término de interacción del modelo o, de lo contrario, provocará una singularidad en la regresión lineal. Por lo tanto, la naturaleza de cada ejecución es importante para definir qué efecto es estimable.
Recuerde que con solo tres ejecuciones, es posible estimar la intercepción y los dos efectos principales. Es imposible realizar pruebas de hipótesis en el modelo en su conjunto o en términos individuales. Por lo tanto, el número de ejecuciones es importante para definir qué pruebas son posibles.
