Salut,
Je suis nouveau sur JMP. J'ai besoin d'aide pour analyser les données jointes. L'opportunité d'une réponse est également indiquée dans le tableau.
Un guide étape par étape sera utile.
Merci
Pourriez-vous fournir les données dans JMP s'il vous plaît?
Veuillez trouver le fichier jmp joint.
Pour la réponse souhaitée est également sur la dernière ligne.
Merci,
Harjeet
Veuillez trouver le fichier JMP.
La réponse souhaitée se trouve dans la dernière rangée.
Merci
Merci.
Je propose une série d'étapes qui pourraient être appliquées étant donné que j'ai très peu d'idée de la réponse ou des facteurs (ou des hypothèses que vous souhaitez comprendre). Je vous suggère toujours de regarder les données du point de vue des personnes qui ont des hypothèses scientifiques ou techniques et une compréhension de la situation. J'ai effectué quelques étapes et enregistré les scripts dans le fichier de données afin que vous puissiez les recréer.
1. Les variables de réponse ont-elles changé un montant qui a une valeur scientifique ou technique? Vous avez indiqué des directions, mais je demande un changement de Y. Quelle est l'importance pratique de chaque réponse? Si tel est le cas, continuez, sinon considérez trois possibilités:
- Les systèmes de mesure manquent de discrimination
- Les niveaux de facteur n'étaient pas suffisamment gras
- Aucun des facteurs n'a d'effet appréciable.
2. J'ai recodé et nettoyé la table de données. J'ai rendu les facteurs continus là où les niveaux semblaient continus, et j'ai également rendu la variable de réponse continue. Bien entendu, cela devrait être fait avec une meilleure connaissance des facteurs réels et des variables de réponse.
3. J'ai effectué une analyse multivariée des variables de réponse. J'ai fait cela pour deux raisons principales:
- pour voir s'il y avait des modèles montrant une corrélation des variables de réponse (cela devrait être fait après avoir prédit si des corrélations sont suspectées ou non, mais je ne sais pas ce qu'elles sont donc je ne pouvais pas déterminer si les corrélations avaient un sens ou non) ,
- pour déterminer s'il existe des valeurs aberrantes multivariées à prendre en compte.
4. J'ai trié chaque variable de réponse du meilleur au pire et tracé des graphiques de plage mobile pour tester les valeurs aberrantes. (Je n'ai pas enregistré les scripts pour cela. Ceci est fait pour chaque réponse indépendamment, et j'ai joint le journal). Je n'ai pas pu déterminer quelle était la cible de la réponse 4? La réponse 5 est binaire, le système de mesure peut donc manquer de discrimination. Remarque: J'aime regarder les modèles dans les facteurs associés aux modèles et les "sauts" dans les variables de réponse. J'appelle cela l'analyse du bien (ANOG).
4. J'ai exécuté un modèle d'ajustement pour toutes les réponses (modèles saturés) et créé des graphiques normaux et des graphiques de Pareto pour évaluer respectivement la signification statistique et la signification pratique (mais je ne connais pas la signification pratique). Également créé des graphiques d'interaction et des profils de prédiction.
5. J'ai tenté de réduire les modèles pour chaque réponse (en me basant uniquement sur la signification statistique sans égard à la signification pratique et j'ai réanalysé les modèles d'ajustement principalement pour examiner les résidus.
Faites moi savoir si vous avez des questions.
