Ajuste de DSD: casillas de verificación de influencia de la herenciaHola,
Ejecuté un DSD con 3 factores continuos y 2 factores categóricos y estoy obteniendo significados bastante débiles en mi modelo. El único parámetro con un valor p inferior a 0.05 es la Intercepción. El siguiente mejor es 0.12
Cuando desactivé la casilla de verificación de 'las interacciones obedecen a una herencia fuerte' obtuve al menos un valor p por debajo de 0.05. Es una interacción con 1 estimación de efecto principal y 1 efecto que no figura en la etapa 1.
- ¿Sugeriría que sea una buena idea desmarcar las casillas en mi caso? ¿Qué estoy perdiendo al hacerlo? Como puedo ver en el 'perfilador de predicción', estoy perdiendo curvatura. ¿Hay más?
- ¿Hay alguna documentación sobre esto? En la documentación de jmp encontré las casillas de verificación (página 282 en The Fit Definitive Screening Platform), pero no hay una explicación adecuada.
@martindemel
Re: Ajuste de DSD: casillas de verificación de influencia de la herenciaUn DSD para cinco factores es un experimento de detección muy pequeño. ¿Incluiste carreras adicionales?
Un DSD para cinco factores requeriría grandes efectos para ser significativo. Quizás cuatro o cinco veces la desviación estándar de la respuesta. ¿Qué tan grande es la DE en comparación con la respuesta media?
La herencia es un principio útil que a menudo se mantiene pero no siempre. La herencia fuerte se sostiene con menos frecuencia. Por lo tanto, la casilla de verificación le da la opción de restringir los efectos que se prueban o no, con la esperanza de que pueda encontrar más efectos.
El generador de perfiles de predicción se basa en el modelo seleccionado. No encontró un término no lineal significativo, por lo que el generador de perfiles no mostraría ninguna curvatura.
Re: Ajuste de DSD: casillas de verificación de influencia de la herenciaHola Mark,
gracias por la información.
Mi DSD tenía 5 factores y yo contenía 18 carreras. Como estaba restringido a un día para mis experimentos, no incluí carreras adicionales.
Con la herencia comprobada, el valor p más pequeño que obtengo es 1.1209 y es un efecto principal. Pero la estimación es 1.1858 y StdErr es 0.134 (da una relación de 1.3861).
Sin la herencia, el valor p más pequeño que obtengo es 0.0006 y es una interacción. La estimación es 0.64 y StdErr es 0.1095 (da una relación de 5.8461).
Desde el modelo y también jugando con el generador de gráficos, anticipo algunos efectos que conducen a un cambio en mis rangos de factores. Así que voy a aumentar mi diseño (ya me ayudaron en ese tema en otra discusión), lo que me daría la oportunidad de incluir algunas ejecuciones adicionales. Quiero agregar un nivel a uno de los factores categóricos y ampliar el rango para uno de los continuos.
¿Sugeriría una cierta cantidad de carreras adicionales? JMP sugiere 28 ejecuciones, incluidas las 18 ejecuciones iniciales. Estoy pensando en aumentarlo a 35, ¿crees que eso lo hará?
Re: Ajuste de DSD: casillas de verificación de influencia de la herenciaEs difícil responder una pregunta sobre un número específico de ejecuciones sin más detalles, pero si puede permitirse ejecutar más de treinta ejecuciones (incluidas las 18 que ya tiene), sería un gran avance para resolver la decisión sobre lo importante efectos y hacia la predicción de la respuesta muy bien.
Re: Ajuste de DSD: casillas de verificación de influencia de la herenciaOk Mark, lo intentaré. ¡Muchas gracias!
