Hola, tengo un DOE con 3 factores: presión de la cámara, velocidad de flujo y voltaje. Dos de estos factores dependen el uno del otro (Presión y caudal). Lo que significa que estoy cambiando la velocidad de flujo para presiones específicas y no mezclándolas con diferentes niveles. Cuando ajusto el modelo con los 3 factores, no veo ninguna correlación porque esencialmente tengo 2 factores. Cuando elimino uno de los factores dependientes, veo una correlación. ¿Alguien puede explicar por qué ocurre esto?
Gracias,
Con base en la información disponible solo con los datos, es imposible estimar simultáneamente los dos efectos. Por ejemplo, cuando X1 = 10 y X2 = 5, Y = 20. Cuando X1 = 20 y X2 = 10, Y = 40. ¿Cuál es el efecto de X1? ¿Cuál es el efecto de X2? Puede asignar arbitrariamente el efecto a X1 o X2, pero estos datos son insuficientes para determinar cuál es. Otra forma de verlo es que hay una infinidad de soluciones que resuelven este problema.
Debería haber notado un informe Detalles de singularidades en la parte superior de la ventana Ajustar mínimos cuadrados que le advierte sobre este problema. Sus efectos están perfectamente correlacionados, o aturdido . Son inseparables
¿Es esto un problema confuso? Es por regresión. ¿Pero necesitas ambas variables en el modelo? Parece que usa la velocidad de flujo para lograr la presión. Entonces, me parece que la presión es el factor y la velocidad de flujo no es un factor sino una forma de lograr un nivel de factor. Sería como incluir el peso de una sustancia química disuelta en agua y la concentración de la sustancia química en el mismo modelo. La concentración es el factor. El peso es la forma de lograr una concentración específica.
