Testen Sie, um herauszufinden, welche Variable den größten Einfluss auf die Messung hatIch versuche herauszufinden, welche dieser Variablen:
| Person | Kraftstoff | Musterset |
wirkt sich am stärksten auf die Messung „Zeit“ aus.
Allerdings wird die Zeit je nach verwendetem Material unterschiedlich sein, daher denke ich, dass die Analyse pro Material erfolgen muss.
Ich habe eine 3-Faktor-Anova ausprobiert:
Unter Effekten steht jedoch nur „LostDFs“. Entweder weil es nicht genügend Punkte gibt oder weil Kombinationen fehlen.
Für jedes Material habe ich 54 Datenpunkte (jeweils 3 Wiederholungen für jede Probe).
Alle Variablen, die ich untersuche, sind binär, also 2*2*2 = 8 Kombinationen, aber ich habe nur 6 Kombinationen:
Alice 1 A | Bob 1 A
Alice 1 B | Bob 2 A
Alice 2 B | Bob 2 B
Und es fehlt:
Alice 2 A | Bob 1 B
Welches wäre der beste Test, um herauszufinden, welches davon?
| Person | Kraftstoff | Musterset |
hat den größten Einfluss auf die Zeit?
Danke
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Testen Sie, um herauszufinden, welche Variable den größten Einfluss auf die Messung hatEntschuldigung, ich weiß nicht, was mit der Zeitspalte passiert ist, sie hätte numerisch sein sollen, Sie haben Recht.
Ich glaube, ich muss noch mehr mit dem Team besprechen. Ich hatte vergessen, dass Wiederholungen keinen DoF hinzufügen, was ich mir ansehen muss.
Bei gleichen Proben wird darauf hingewiesen, dass die Probe (von denen es nur 3 gibt) dem Material hinzugefügt wird und keine Probe aus dem Material.
Du warst sehr hilfreich. Danke
Betreff: Testen Sie, um herauszufinden, welche Variable den größten Einfluss auf die Messung hatEs tut mir leid, wenn ich Ihnen nicht weiterhelfen kann.
1. Wenn Sie sich die von Ihnen gepostete Datei ansehen, ist die Spalte „Zeit“ auf „Nominal“ eingestellt.
2. Ohne Kenntnis der praktischen Bedeutung ist es unmöglich, die Daten zu analysieren.
3. Durch die Normalisierung berücksichtigen Sie die „erwarteten“ Unterschiede zwischen Materialien. Sie könnten eine Abweichung vom Ziel oder Mittelwert versuchen.
4. Die Wiederholungen gelten nicht als unabhängige Ereignisse und stellen daher keine zusätzlichen Freiheitsgrade dar. Sie können sich die Furten der einzelnen Datenpunkte grafisch ansehen. Wenn es keine Ausreißer gibt, ist es sinnvoll, diese Datenpunkte zusammenzufassen, um die Behandlungen zu analysieren.
5. Ich kann nicht verstehen, wie eine Probe aus einem Material mit einer Probe aus einem anderen Material „identisch“ sein kann. Das ist unmöglich.
Betreff: Testen Sie, um herauszufinden, welche Variable den größten Einfluss auf die Messung hatHallo, danke für deine Antwort. Um auf Ihre Punkte oder Fragen zu antworten:
1. Ich glaube, die Zeitspalte ist kontinuierlich und nicht nominal eingestellt.
2. Ich bin mir nicht sicher, inwieweit eine Änderung von praktischer Bedeutung ist, ich werde jedoch auf 2 dp runden – die Daten wurden aus Vertraulichkeitsgründen geändert.
3. Ich versuche immer noch herauszufinden, wie ich normalisieren kann, um einen Vergleich verschiedener Materialien durchführen zu können, aber es ist mir noch nicht gelungen.
4. Ich bin mir nicht sicher, ob ich diesen Punkt verstehe. Wollen Sie die drei Wiederholungen durch den Mittelwert und die Standardabweichung der drei ersetzen?
5. Ja, die Proben sind identisch. Und ja, ich habe das Ungleichgewicht erwähnt, bei jedem Material und jeder Probe fehlen mir diese Kombinationen:
Alice 2 A und Bob 1 B
Betreff: Testen Sie, um herauszufinden, welche Variable den größten Einfluss auf die Messung hatHier sind meine Gedanken:
1. Ihre Zeitspalte ist auf nominal eingestellt, aber ich glaube, dass sie kontinuierlich ist.
2. Wie groß ist die praktische Bedeutung einer Änderung der Zeitwerte?
3. Wenn zwischen den Materialien ein bekannter Zeitunterschied besteht, können Sie die Analyse entweder nach Material durchführen oder die Daten normalisieren (Delta vom Ziel für jedes Material).
4. Sie sollten die wiederholten Maßnahmen im Rahmen der Behandlung auswerten, bevor Sie diese Daten zusammenfassen. Hier ist ein Bereichsdiagramm, das zeigt, dass diese Maße konsistent sind. Daher ist es angebracht, diese Daten mit einem Mittelwert (und einer Standardabweichung) zusammenzufassen.
5. Eine Frage zu Ihren Daten; Sie verwenden für mehrere Materialien dieselbe Bezeichnung für den Probennamen? Es ist unwahrscheinlich, dass Sample1 für Material1 mit Sample1 für Material2 identisch ist? Diese können verschachtelt sein. Verlorene DFs sind in der Regel darauf zurückzuführen, dass Sie das Modell aufgrund der Anzahl der Datenpunkte zu stark spezifiziert haben. Es sieht auch so aus, als gäbe es ein gewisses Ungleichgewicht in Ihrem Datensatz? Wenn Sie 7 Materialien, 2 Brennstoffe, 2 Personen, 2 Probensätze und 3 Probennamen pro Material und 3 Wiederholungen haben, sollten Sie dann 504 Datenpunkte haben?
Ein kleiner Blick auf die Daten:
