你好
我是JMP的新手。我需要一些帮助来分析附加数据。表中还列出了响应的可取性。
逐步指导将很有帮助。
谢谢
谢谢。
如果我对响应是什么或因素是什么（或者您有兴趣理解的假设）一无所知，我将提供一系列可以应用的步骤。 我总是建议您从具有科学或工程假设并了解情况的人们的角度查看数据。我执行了一些步骤并将脚本保存到数据文件中，以便您可以重新创建它们。
1。 响应变量是否改变了具有科学或工程价值的数量？您确实指明了方向，但我要更改Y。每个响应的实际意义是多少？如果是这样，请继续，如果不考虑三种可能性：
- 测量系统缺乏歧视
- 因子级别设置得不够大胆
- 这些因素均无明显影响。
2。我重新编码并清理了数据表。 我在水平似乎连续的地方使因子连续，并使响应变量也连续。 当然，应该在更好地了解实际因素和响应变量的情况下完成此操作。
3。我对响应变量进行了多变量分析。 我这样做的原因主要有两个：
- 看看是否有任何模式显示响应变量的相关性（应该在预测相关性是否可疑之后进行，但是我不知道它们是什么，所以我无法确定相关性是否有意义） ，
- 确定是否应考虑任何多元离群值。
4。我从最佳到最坏对每个响应变量进行了排序，并绘制了移动范围图以测试异常值。（我没有为此保存脚本。 这是针对每个响应独立完成的，我附上了日记）。 我无法确定响应4的目标是什么？响应5是二进制的，因此测量系统可能缺乏区分度。注意：我想查看与模式相关联的因素中的模式以及响应变量中的“跳跃”。 我称其为善意分析（ANOG）。
4。我为所有响应运行了拟合模型（饱和模型），并创建了正态图和帕累托图以分别评估统计显着性和实际意义（但我不知道实际意义）。 还创建了交互图和预测配置文件。
5，我尝试减少每个响应的模型（仅基于统计显着性而不考虑实际意义，并重新运行拟合模型主要是为了查看残差。
如果您有任何疑问，请告诉我。
