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Tipo di dati vs Ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Sto passando da Minitab a JMP per un corso questo semestre e sto lottando con il flusso di lavoro.

 

Esempio: ho un esperimento fattoriale generale a 2 fattori con 3 livelli ciascuno (progetto 3^2). Le variabili stesse sono continue (ad esempio, temperatura e pressione). Voglio fare due cose:

 

1. Valutare un fattoriale generale modello di effetti con effetti principali (temperatura, pressione) e interazione a 2 vie (pressione*temperatura) che tratta i tre livelli di fattori come variabili categoriche.

 

2. Adattare una superficie di risposta che includa la curvatura quadratica in cui i fattori sono trattati come variabili continue.

 

Nota: questo set di dati ha una curvatura quadratica, quindi le risposte per i livelli alto e basso sono relativamente simili e il livello medio è quello diverso.

 

Per #1, se ho inviato i fattori come continuo a 3 livelli ma ho impostato il "Ruolo di progettazione" su categorico, il modello sembra ancora essere adatto come variabile continua codificata -1 e +1 per i valori basso e alto. Il livello medio (quello effettivamente diverso) è effettivamente codificato 0 e non utilizzato nel calcolo dell'effetto. Se è impostato come categoriale a 3 livelli, il modello emette ciò che mi aspetterei con un effetto calcolato per ciascun livello, riconoscendo che il livello intermedio è diverso dagli altri due.

 

Se so che voglio eseguire un'analisi che sia un modello di effetti con variabili categoriche, quindi passare all'adattamento di una superficie di risposta con variabili continue, qual è il flusso di lavoro delle migliori pratiche? Impostare due diverse tabelle di dati con diversi tipi di dati del tutto?

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Consiglierei questo approccio, ma ce ne sono sicuramente altri. "Migliore" sarà un'opinione.

Inizia con DOE > Classico > Disegno fattoriale completo.

Immettere 2 fattori continui, ciascuno con 3 livelli.

Realizza il disegno con una replica per un totale di 18 corse.

Inserisci i dati della tua risposta.

Per l'analisi ANOVA, modifica i tipi di modellazione dei tuoi due fattori in modo che siano nominali.

Esegui quell'analisi.

Per l'analisi RSM, modifica i tipi di modellazione dei tuoi due fattori su continuo.

Esegui quell'analisi.

 

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Apprezzo molto il tuo tempo. Ecco un esempio. Insegno a un corso DOE che ha storicamente utilizzato MINITAB. Il capitolo 5 del libro Montgomery DOE offre una panoramica dei disegni fattoriali generali da un'analisi ANOVA classica all'introduzione di superfici di risposta attraverso una regressione dei minimi quadrati (i disegni CCD ecc. vengono dopo).

 

Nell'esempio allegato, un singolo set di dati viene analizzato come fattoriale generale e poi come superficie continua. In MINITAB, potremmo impostare e analizzare un fattoriale generale. Con la stessa tabella dati, adattare una regressione lineare generale come variabili continue e specificare tempi quadratici. Non è necessario modificare le proprietà dei dati.

 

Qual è il miglior flusso di lavoro in JMP? Questo esempio è stato effettivamente elaborato in JMP ma mi mancano le migliori pratiche del flusso di lavoro (cambiare il tipo di variabile o definire nuove tabelle di dati).

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Scusa, penso di essere stato confuso dalla tua domanda. Pensavo fossi nella piattaforma DOE>Custom Design o DOE>Classical>Response Surface. Hai già creato ed eseguito il progetto e ora stai provando ad analizzare 2 modi diversi (uno trattando le variabili come continue e uno trattando le variabili come categoriali). Solo per curiosità, perché vuoi cambiare il tipo di dati per le x? C'è qualche output specifico (ad es. quantitativo o grafico) che stai cercando di ottenere? A quale uscita sei interessato?

 

In ogni caso, ci sono diversi modi per fare la stessa cosa in JMP. Quello che faccio di solito quando insegno il software è mostrare diverse opzioni disponibili e lasciare che ogni individuo scelga quale output funziona "meglio" per loro. Modi per vedere facilmente e visivamente quali informazioni ci sono nei dati. (la nuova guida per l'utente di JMP https://www.jmp.com/welcomekit/en/#/?_k=evx4id e molti tutorial on-line sono utili)

 

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

È assolutamente come una nuova lingua. Finora, mi piace JMP. È molto più accessibile agli studenti della nostra università in termini di licenze.

 

Abbiamo JMP Pro 15. Penso di confondere "Tipo di modellazione" con "Ruolo di progettazione". Avevo il tipo di dati e il tipo di modellazione impostati su "numerico e" continuo ", ma il ruolo di progettazione impostato su" categoriale ". Il tipo di modello è ciò di cui ho bisogno impostato su nominale, non il ruolo di progettazione su categorico per ottenere un modello di effetti.

 

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Quale versione di JMP stai utilizzando? Nella versione 15+, puoi scegliere tra Numerico discreto, Categoriale, Blocco, Covariata, Miscela, Costante, Incontrollato (opzioni di progettazione personalizzata). Se aggiungi N fattori come continui, il loro ruolo sarà continuo. Puoi sempre cambiarlo nella tabella dei dati. Quando guardi l'elenco dei fattori nella tabella dei dati, vedrai le icone che indicano quale "ruolo" avranno nell'analisi (Nominale, Ordinale o Continuo).

 

So che imparare un nuovo software è come imparare una lingua diversa. Ma dirò che avendone usati diversi nel corso degli anni, penso che JMP e l'interfaccia utente per JMP siano di gran lunga superiori a Minitab una volta che ti ci abitui.

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Grazie mille per la rapida risposta. Questo è davvero utile. La modifica del ruolo di progettazione per un tipo di dati continuo ha qualche impatto su Stima modello? Sembra di no, perché un tipo di dati continuo con un ruolo di progettazione di categoriale è ancora adatto come una variabile continua. Voglio solo assicurarmi che non mi perda qualcosa.

 

Grazie ancora!

 

 

Ri: tipo di dati vs ruolo di progettazione per la progettazione fattoriale generale

Devo lavorare con entrambi i programmi software, quindi posso fornire alcune indicazioni. In primo luogo, in allegato è un documento che può aiutare. Per la tua situazione, puoi alternare il tipo di variabile da Nominale a Ordinale a Continuo selezionando l'icona colorata accanto al nome della variabile nella colonna a sinistra. Per eseguire l'analisi come se le variabili fossero categoriali, basta selezionare il tipo di dati Nominal e includere i tre termini nel modello (Analyze>Fit Model). Per il test dell'analisi di regressione che assegna i termini quadratici, riportare le variabili su Continuo. Hai un paio di opzioni. Analizza>Fit Model: evidenzia le colonne con i fattori, seleziona Macro>Response Surface (questo includerà gli effetti principali, l'iterazione del 2° ordine e i termini quadratici nel modello. (Oppure puoi scrivere il tuo modello saturo).

 

Fammi sapere se hai bisogno di spiegazioni più dettagliate.