Fit von DSD: Checkboxen zum Einfluss der VererbungHallo,
Ich habe eine DSD mit 3 kontinuierlichen und 2 kategorialen Faktoren durchgeführt und erhalte ziemlich schwache Signifikanzen in meinem Modell. Der einzige Parameter mit einem p-Wert unter 0,05 ist der Schnittpunkt. Das nächstbeste ist 0,12
Wenn ich das Kontrollkästchen für „Interaktionen gehorchen starker Vererbung“ deaktiviere, habe ich mindestens einen p-Wert unter 0,05 erhalten. Es handelt sich um eine Interaktion mit 1 Haupteffektschätzung und 1 Effekt, der nicht in Phase 1 aufgeführt ist.
- Würden Sie vorschlagen, dass es eine gute Idee ist, die Kontrollkästchen in meinem Fall zu deaktivieren? Was verliere ich dadurch?Wie ich im "Prediction Profiler" sehen kann, verliere ich die Krümmung. Ist da mehr?
- Gibt es dazu eine Dokumentation? In der jmp-Dokumentation habe ich die Kontrollkästchen gefunden (Seite 282 in The Fit Definitive Screening Platform), aber es gibt keine richtige Erklärung.
@martindemel
Betreff: Fit von DSD: Einfluss von Vererbungs-CheckboxenOk Mark, ich werde es versuchen. Danke vielmals!Betreff: Fit von DSD: Einfluss von Vererbungs-CheckboxenEs ist schwierig, eine Frage zu einer bestimmten Anzahl von Läufen ohne weitere Details zu beantworten, aber wenn Sie es sich leisten können, mehr als dreißig Läufe zu laufen (einschließlich der 18, die Sie bereits haben), würde dies einen großen Beitrag zur Entscheidung über das Wichtige leisten Auswirkungen und zur Vorhersage der Reaktion sehr gut.
Betreff: Fit von DSD: Einfluss von Vererbungs-CheckboxenHallo Mark,
Danke für die Auskunft.
Mein DSD war 5 Faktoren und ich hatte 18 Läufe. Da ich für meine Experimente auf einen Tag beschränkt war, habe ich keine zusätzlichen Läufe eingebaut.
Wenn die Vererbung überprüft wird, ist der kleinste p-Wert, den ich bekomme, 1,1209 und das ist ein Haupteffekt. Aber die Schätzung ist 1,1858 und StdErr ist 0,134 (ergibt ein Verhältnis von 1,3861).
Ohne die Vererbung ist der kleinste p-Wert, den ich bekomme, 0,0006 und es ist eine Wechselwirkung. Die Schätzung ist 0,64 und StdErr ist 0,1095 (ergibt ein Verhältnis von 5,8461).
Durch das Modell und auch durch das Herumspielen mit dem Graph Builder erwarte ich einige Effekte, die zu einer Änderung meiner Faktorbereiche führen. Also werde ich mein Design erweitern (Sie haben mir bereits in einer anderen Diskussion zu diesem Thema geholfen), was mir die Möglichkeit geben würde, einige zusätzliche Läufe aufzunehmen. Ich möchte einem der kategorialen Faktoren eine Stufe hinzufügen und den Bereich für einen der kontinuierlichen erweitern.
Würden Sie eine bestimmte Anzahl zusätzlicher Läufe vorschlagen? JMP schlägt 28 Läufe vor, einschließlich der 18 ersten Läufe. Ich denke darüber nach, es auf 35 zu erhöhen. Glaubst du, das reicht?
Betreff: Fit von DSD: Einfluss von Vererbungs-CheckboxenEin DSD für fünf Faktoren ist ein sehr kleines Screening-Experiment. Hast du zusätzliche Läufe eingebaut?
Eine DSD für fünf Faktoren würde große Effekte erfordern, um signifikant zu sein. Vielleicht das Vier- oder Fünffache der Standardabweichung der Antwort. Wie groß ist die SD im Vergleich zur mittleren Antwort?
Vererbung ist ein nützliches Prinzip, das oft gilt, aber nicht immer. Starke Vererbung gilt seltener. Das Kontrollkästchen gibt Ihnen also die Möglichkeit, die getesteten Effekte einzuschränken oder nicht, in der Hoffnung, dass Sie mehr Effekte finden können.
Der Vorhersageprofiler basiert auf dem ausgewählten Modell. Sie haben keinen signifikanten nichtlinearen Term gefunden, sodass der Profiler keine Krümmung anzeigen würde.
