こんにちは、
JMPは初めてです。添付データを分析するために助けが必要です。応答の望ましさも表にリストされています。
段階的なガイダンスが役立ちます。
ありがとう
ありがとう。
私は、応答が何であるか、または要因が何であるか（または、あなたが理解に興味を持っている仮説）がほとんどわからない場合に適用できる一連のステップを提供しています。 私は常に、科学的または工学的な仮説と状況の理解を持っている人々のレンズからのデータを見ることをお勧めします。いくつかの手順を実行し、スクリプトをデータファイルに保存して、スクリプトを再作成できるようにしました。
1。 応答変数は、科学的または工学的価値のある量を変更しましたか？指示はありましたが、Yの変更をお願いしています。各回答で実際にどの程度重要ですか。その場合、続行します。そうでない場合は、3つの可能性を考慮します。
- 測定システムには差別がありません
- 因子レベルが十分に大胆に設定されていなかった
- いずれの要因も、目に見えるほどの影響はありません。
2。データテーブルを再コーディングしてクリーンアップしました。 レベルが連続しているように見えるファクターを連続にし、応答変数も連続にしました。 もちろん、これは実際の要因と応答変数のより良い知識で行われるべきです。
3。応答変数の多変量解析を実行しました。 私はこれを2つの主な理由で行いました：
- 応答変数の相関関係を示すパターンがあったかどうかを確認します（これは、相関関係が疑われるかどうかを予測した後に行う必要がありますが、それらが何であるかわからないため、相関関係が意味をなすかどうかを判断できませんでした） 、
- 考慮すべき多変量外れ値があるかどうかを判断します。
4。各応答変数を最高から最低まで並べ替え、移動範囲チャートをプロットして、外れ値をテストしました。（このためのスクリプトは保存しませんでした。 これは各回答に対して個別に行われ、ジャーナルを添付しました）。 レスポンス4のターゲットが何であるかを確認できませんでしたか？応答5はバイナリであるため、測定システムには差別がない場合があります。注：パターンに関連する因子のパターンと、応答変数の「ジャンプ」を確認します。 これをANalysis of Good（ANOG）と呼びます。
4。すべての応答（飽和モデル）に対してフィットモデルを実行し、通常のプロットとパレートプロットを作成して、それぞれ統計的有意性と実際的な有意性を評価しました（ただし、実際的な有意性はわかりません）。 相互作用プロットと予測プロファイルも作成しました。
5。私は、各応答のモデルを削減することを試みました（実際の有意性に関係なく統計的有意性のみに基づいており、主に残差を調べるために適合モデルを再実行しました）。
ご不明な点がありましたらお知らせください。
