AIUTA CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DI ESPERIMENTOCome posso realizzare un disegno fattoriale frazionario di esperimento. Ho visto alcuni video ma non mi hanno spiegato molto bene le basi. Ho dei dati che devo analizzare ma sono nuovo nella progettazione dell'esperimento, ma non ho tempo da perdere. Preferirò una spiegazione interattiva.
Apprezzo molto qualsiasi aiuto fornito
Ri: AIUTO CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DELL'ESPERIMENTOTi suggerisco di seguire il tutorial DOE che viene scaricato sul tuo computer quando è installato JMP. Ti guiderà attraverso l'implementazione di un Fractal Factorial Design
Si può trovare su:
Guida ==> Tutorial ==> Tutorial DOE
Ri: AIUTO CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DELL'ESPERIMENTOI tutorial di JMP sono abbastanza buoni per i principianti. Se allego il tuo set di dati a questo thread, sono sicuro che qualcuno darà un'occhiata e ti aiuterà ad analizzarlo.
Ri: AIUTO CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DELL'ESPERIMENTOIn allegato è il mio set di dati. l'ultima variabile è la variabile di risultato (Y). Tutti gli altri entrano nel modello. Grazie mille
Ri: AIUTO CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DELL'ESPERIMENTODovrai prima dirci quale cambiamento nella variabile di risposta (Y, peso della cella secca) ha un valore pratico? Qual è l'incremento più piccolo di cambiamento che ti interessa e qual è il valore target? Hai anche tenuto traccia dell'ordine di esecuzione?
Guardando il tuo design, hai 4 trattamenti nella parte inferiore con impostazioni di livello molto diverse? Questi non sono punti centrali. Curioso di come ti è venuta questa combinazione di trattamenti?
Primo sguardo (di nuovo questo è uno sguardo cieco in quanto non so se la variazione creata abbia un valore reale):
1. Hai un risultato insolitamente grande per il trattamento in cui il risultato è 0,706. Questo grande valore (causa speciale simile) è probabilmente dovuto al rumore nell'esperimento non dovuto agli effetti del trattamento, quindi sii cauto nell'usare l'analisi quantitativa. Questo potenziale gonfia l'errore sperimentale.
2. Ho fatto l'analisi senza gli ultimi 4 trattamenti e ho allegato l'analisi (JMP Journal) usando un modello saturo. Questa è una selezione degli effetti lineari di ciascuno dei fattori e delle interazioni associate (hai iniziato con un design a risoluzione piuttosto elevata). In genere, si semplificherebbe il modello rimuovendo termini insignificanti e rieseguendo l'analisi per ottenere residui per valutare l'adeguatezza del modello. Per fare ciò, devi prima determinare se questi risultati hanno qualche significato pratico.
3. Ho giocato con la rimozione di termini che incontravano un significato pratico di un cambiamento di 0,05 in Y (diagramma di Pareto) e mostravo anche un significato statistico (diagramma a metà normale). I risultati di questa analisi sono anche nel diario allegato. I residui sembrano un po 'bimodali e potrebbe esserci anche un valore anomalo che indica che potrebbero esserci dei problemi con il modello. Ho salvato i residui e la formula di previsione per questa analisi.
4. Ho quindi aggiunto i 4 trattamenti aggiuntivi che hai avuto nel tuo set di dati originale. La formula di predizione ha fatto un pessimo lavoro nel predire quei 4 punti (forse non insolito poiché quei 4 punti erano ben al di là dell'inferenza dello spazio di progettazione). Guardando il fattore B, questo fattore sembra avere un effetto non lineare.
Sono sicuro che altri potrebbero avere un approccio diverso ... fammi sapere se hai qualche domanda.
Ri: AIUTO CON IL DESIGN FATTORIALE FRAZIONALE DELL'ESPERIMENTOAggiunta a @txnelson e @statman , Ho tracciato i livelli dei fattori sulle corse supponendo che l'ordine nella tabella sia l'ordine delle corse. Vedo un modello distinto che suggerisce che questo esperimento non è stato randomizzato.
La restrizione alla randomizzazione può influire notevolmente sull'analisi. La regressione del modello lineare con un singolo termine di errore (residui) aumenterà gli errori di tipo I dei fattori difficili da modificare e gli errori di tipo II dei fattori facili da modificare. Sembra che tu abbia cinque livelli di randomizzazione prima degli ultimi quattro ad hoc trattamenti.
Ho anche aggiunto proprietà della colonna che facilitano l'analisi di regressione dei dati di un esperimento. JMP aggiunge automaticamente queste proprietà quando si utilizza JMP per progettare l'esperimento e creare la tabella. Hai importato questi dati da una cartella di lavoro di Excel, che non ha tali proprietà.
Ho usato la regressione generalizzata con regressione di Ridge per ridurre le stime e LASSO per selezionare i parametri per un modello lineare con effetti principali ed effetti di interazione, ma se questo esperimento non è stato randomizzato, dubito che qualsiasi regressione sia valida.
