Hola,
Soy nuevo en JMP. Necesito ayuda para analizar los datos adjuntos. La deseabilidad de la respuesta también se enumera en la tabla.
Una guía paso a paso será útil.
Gracias
¿Podría proporcionar los datos en JMP por favor?
Encuentre el archivo jmp adjunto.
La respuesta deseada también está en la última fila.
Gracias,
Harjeet
Busque el archivo JMP.
La respuesta deseada está en la última fila.
Gracias
Gracias.
Estoy proporcionando una serie de pasos que podrían aplicarse dado que tengo muy poca idea de cuál es la respuesta o cuáles son los factores (o las hipótesis que le interesa comprender). Siempre sugiero que mire los datos desde el lente de las personas que tienen las hipótesis científicas o de ingeniería y la comprensión de la situación. Realicé algunos pasos y guardé los scripts en el archivo de datos para que pueda volver a crearlos.
1. ¿Las variables de respuesta cambiaron una cantidad de valor científico o de ingeniería? Indicó instrucciones, pero estoy pidiendo un cambio en Y. ¿Cuánto tiene importancia práctica para cada respuesta? Si es así, continúe, si no, considere tres posibilidades:
- Los sistemas de medición carecen de discriminación
- Los niveles de los factores no se establecieron lo suficientemente audaces
- Ninguno de los factores tiene un efecto apreciable.
2) Recodifiqué y limpié la tabla de datos. Hice que los factores fueran continuos donde los niveles parecían ser continuos, y también hice que la variable de respuesta fuera continua. Por supuesto, esto debe hacerse con un mejor conocimiento de los factores reales y las variables de respuesta.
3) Hice un análisis multivariado de las variables de respuesta. Hice esto por dos razones principales:
- para ver si había algún patrón que mostrara correlación de las variables de respuesta (esto debería hacerse después de predecir si se sospecha de correlaciones o no, pero no sé cuáles son, por lo que no pude determinar si las correlaciones tienen sentido o no) ,
- para determinar si hay valores atípicos multivariados que se deben considerar.
4) Ordené cada variable de respuesta de mejor a peor y tracé gráficos de rango móvil para probar los valores atípicos. (No guardé los scripts para esto. Esto se hace para cada respuesta de forma independiente, y adjunto la revista). ¿No pude determinar cuál era el objetivo de la respuesta 4? La respuesta 5 es binaria, por lo que el sistema de medición puede carecer de discriminación. Nota: Me gusta mirar los patrones en los factores asociados con los patrones y los "saltos" en las variables de respuesta. A esto lo llamo el análisis del bien (ANOG).
4) Ejecuté el modelo de ajuste para todas las respuestas (modelos saturados) y creé gráficos normales y gráficos de Pareto para evaluar la significación estadística y la significación práctica, respectivamente (pero no sé la significación práctica). También se crearon gráficos de interacción y perfiles de predicción.
5) Intenté reducir los modelos para cada respuesta (basándome únicamente en la significación estadística sin tener en cuenta la significación práctica y volví a ejecutar los modelos de ajuste principalmente para observar los residuos.
Hazme saber si tienes alguna pregunta.
