Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosTengo 2 factores categóricos. El primero es el tipo de material de cobertura, con 2 tipos disponibles. Dado que también es posible no utilizar material de cobertura, este factor tiene 3 niveles. El segundo factor es el método de aplicación de estos materiales y tiene 2 niveles (sin superposición o con superposición). Estoy interesado en ajustar un modelo con los efectos principales y la interacción. Cuando intento que se ejecute de esta manera (secuencia de comandos de tabla "Prueba 1"), el informe indica una singularidad. Hasta ahora no sorprende, el modelo requeriría 6 parámetros pero la matriz X solo permite 5. El problema es que los informes como el resumen de efectos o el perfilador de interacciones no funcionan.
Intenté varios enfoques para lidiar con la situación:
- eliminando las entradas en el método donde escriba == "Ninguno" ("Prueba 2"). De esta forma, estas filas se ignoran cuando se ajusta el modelo.
- tipo y método de cruce manualmente ("Prueba 3")
- método de anidamiento en tipo ("Prueba 4")
- codificación manual de los niveles en columnas numéricas ("Prueba 5")
- codificación manual de los niveles en columnas categóricas ("Prueba 6"). Esto no hace nada.
Las pruebas 1, 3, 4, 5 son básicamente formas diferentes de formular el mismo modelo y producir los mismos intervalos de predicción, relación F o R². Sin embargo, no todos son realmente satisfactorios en lo que respecta a visualizar y probar los principales efectos e interacciones.
¿Cuál es la forma correcta o al menos una forma razonable de hacer frente a esta situación?
PD buscando con google solo encontré esto que no es realmente útil:
https://stats.stackexchange.com/questions/388206/constructing-3-way-anova-when-design-is-not-fully-factorial
Gracias
dk
Exploración y visualización de datosRe: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosGracias, eso es exactamente lo que necesito. Puedes cerrar este hilo si quieres.
Solo tengo un pequeño comentario: no vi una diferencia con los polinomios centrales activados o desactivados.
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosAdemás, cuando ajuste el modelo con JMP, asegúrese de desactivar la opción "Centrar polinomios" en el cuadro de diálogo Ajustar modelo; de lo contrario, no obtendrá el ajuste de modelo correcto.
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosPuede cruzar X1*X2 (anidado bajo Z)
Y = intersección + a*Z + b*Z*X1 + c*Z*X2 + d*Z*X1*X2
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosGracias hasta ahora. Dado que con Type = None no puedo distinguir entre los métodos, no puedo estimar el efecto de interacción. Es decir, de los 6 parámetros del modelo, solo 5 son independientes, de modo que 5 están sesgados y uno es cero. Según tengo entendido, tendría sentido poner a cero este término de interacción Tipo[Ninguno] x Método.
Desafortunadamente, por defecto, el otro se pone a cero. ¿Sabe cómo decirle al software qué término debe establecer en 0?
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosGracias hasta ahora. Esta es una extracción de un DOE más grande. Para configurar el DOE, utilicé el enfoque de la prueba 3 (tipo y método de cruce manual). De esta manera en la tabla completa tengo todas las posibles combinaciones de factores realizadas. Me gustaría realizar pruebas de significación para los efectos principales y las interacciones de primer orden. Sin embargo, con los enfoques que probé esto no es posible. Por ejemplo, en la prueba 3 (cruce manual de tipo y método) no puedo separar solo la contribución del método.
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosGracias hasta ahora. Esto suena muy razonable. ¿Es posible (y si lo es, cómo) cruzar adicionalmente los efectos anidados X1 y X2?
Me tomará algún tiempo ver su enlace con más detalle.
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosUn problema es que tiene factores anidados (creo), por lo que no debería mirar todas las interacciones bidireccionales.
Factor 1: ¿Usas un material o no?(Z)
Factor anidado 2: si usó un material, qué tipo de material (X1)
Factor anidado 3: si usó un material, ¿qué método usó para aplicar el material? (X2)
Codificar Z como variable continua, Z=0 si no se utiliza material, Z=1 si se utiliza material
entonces un modelo apropiado para encajar sería
Y = intersección + a*Z + b*Z*X1 + c*Z*X2
por lo tanto, solo observa el efecto de "usar un material" y la interacción de "usar un material" con el tipo de material y el método utilizado.
Una buena referencia reciente que describe este modelo y cómo generar diseños experimentales para esta situación se puede encontrar aquí. https://doi.org/10.1080/00401706.2018.1562986
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosEstoy confundido por " El problema es que los informes como el resumen de efectos o el perfilador de interacciones no funcionan". ¿A qué te refieres con que no funciona?
El problema con sus datos es que no están equilibrados. La instancia donde Type=None no tiene ningún método asociado.
Si simplemente desea graficar los datos, Graph Builder es bastante útil.
Re: Problemas de singularidad con factores categóricos cruzadosLa singularidad en este caso indica que no tiene todas las observaciones correctas para estimar todos los efectos. Puede intentar diseñar un experimento para estos factores y el modelo deseado para ver qué ejecuciones son necesarias. El número mínimo de carreras es suficiente para este propósito. Sus datos carecen de algunas combinaciones de niveles. Solo observó Tipo = Ninguno con Método = Método A, por lo que no puede estimar el efecto de interacción.
