フィットモデルに含めるエイリアス項良い一日
主効果スクリーニング設計実験を実行して、どの要素が材料の機械的特性に最も大きな影響を与えるかを特定しました。 私の要因は：
L-> 5レベルの離散数値
R-> 2レベルのカテゴリ
S-> 2レベルのカテゴリ
T-> 2レベルのカテゴリ
デフォルトの実行数を使用し、同僚から提案されたように1回の複製実行を追加しました。設計評価ツールを使用するときは相関値を最小化するために最善を尽くしましたが、実行回数が少ないため、実行を最小限に抑える必要がありました。使用する材料の。 2つの要素の相互作用は、私が正しく覚えていれば、自動的に設計から除外され、エイリアス用語として追加されました。
フィットモデルプラットフォームと効果スクリーニングを使用して実験データを入力した後、分析を実行すると、重要な効果は、フィットモデルプラットフォームに含めるエイリアス項によって異なります。 また、2つの因子の相互作用すべてを含めることはできません（たとえば、LIは2因子の相互作用の項に2回しか含めることができません）。その結果、ほとんどの効果は結果の効果の要約に表示されないだけです。 これは、設計の自由度と関係がありますか？ エイリアス行列の主効果との相関が最も高いものを優先して、2つの因子相互作用項をできるだけ多く含めてみることは正しいですか？ 私のエイリアスマトリックスでは、4つの最も高い相関は次のとおりです。
L *（T * R）-0.69
L *（T * S）-0.58
L *（S * R）-0.58
R *（T * L）-0.56
ここで、括弧内の因子は、括弧の前の主効果と部分的にエイリアス化された2因子相互作用項です。 さらに4つの相関がこれらの値に従い、約0.4の値を持ち、残りの設計には非常に低い相関値を持つ項が含まれています。
これらの別名は、異なる2つの因子の相互作用を含めると、ほとんどの場合、効果Lが唯一の有意因子（p <0.05）としてポップアップする理由ですか？上記の4つ（相関が最も高い）を含めて、どの因子が重要であるかを見つけるのに最善の策はありますか？ また、フィットモデル分析に2つの因子の相互作用を含める必要がありますか？
分析DOERe：適合モデルに含めるエイリアス用語私は少し混乱しているので、ここにいくつかの質問/コメントがあります：
1.スクリーニング設計を実行している場合、なぜ因子を5レベルでテストするのですか？ これにより、最適化設計に関連付けられる可能性が高い4次多項式を推定できます。
2.カスタムデザインを使用し、最も興味のあるモデル用語を追加したと思いますか？
3.どういう意味かわかりません」 2つの要素の相互作用は、私が正しく覚えていれば、設計から自動的に除外され、別名として追加されましたs。」 フィットモデルでエイリアスが設定されている項を含めることはできません。そうしないと、特異性が発生します。
4.「追加された1回の複製実行」も理解できません。 これを行って、統計テストのエラーに対して1 DFを取得しましたか？ 複製する処理をどのように選択しましたか？ 統計的テストの実現MSfactor / MSerror（F-test）は、エラーが不偏であり、ランダムに分布しており、うまくいけば、本当ランダムエラー（1回の複製処理でこれがどのように発生するかわかりませんか？） そして、残差はNID（0、variance）の仮定を満たします。
5。モデルの各係数は条件付きであり、その大きさ、場合によっては符号が変化します。それらはモデル内の他の変数（およびノイズ）に依存します。
6.わからない」エイリアスマトリックスの主効果との相関が最も高いものに優先順位が付けられます。」 もしあなたのモデル変数は相関しています。これは多重共線性です。 あなたはこれを望まない。 パラメータ推定値の表でVIFを確認してください。
おそらくあなたのJMPテーブルを添付すれば、コミュニティがその様子を見ることができます。
Re：適合モデルに含めるエイリアス用語こんにちは。私の質問に回答する時間を割いていただきありがとうございます。
1と2）：実験計画の経験を持つ同僚から助けを求められました。 私はカスタムデザインから始めましたが、どの要素が材料の機械的特性に最も重要な影響を与えているかを調べて、それらをさらに研究に集中できるようにするため、古典的なスクリーニングデザインを行うように言われました。
3および6）：スクリーニングデザインの作成中、主な効果のみがモデルに含まれ、2つの因子の相互作用がエイリアス項として追加されたことを意味しました。 研究結果を収集し、フィットモデルプラットフォームを使用して分析しなければならなかった後、分析を実行する前に、エイリアス項をフィットモデルセクションに追加する必要があるかどうかについて混乱しました。エイリアスマトリックスとカラーマップが部分的なエイリアスと相関を示したためです。いくつかの主効果と2つの因子の相互作用が、主効果自体の間ではありません。 エイリアスマトリックスを理解して、特定の2つの因子の相互作用によってバイアスされる主な効果を明らかにしますか？そして私が読んだことから、これらの2つの因子の相互作用はフィットモデルセクションに含まれるべきだと思いましたか？ エイリアス項を追加せずにフィットモデル分析を実行して結果が得られた場合、有意であると示されている主な効果が本当に有意であるかどうかを知るために何を調べればよいですか？ 私は特異点については詳しくありませんが、これについて読み進めます。
4）：テーブルが生成された後、スクリーニングデザインに1回の反復実行を手動で追加するように言われましたが、これがどのように役立つかわかりません。
ここにJMP設計テーブルを添付します。
Re：適合モデルに含めるエイリアス用語
私の最初のコメントは、私は理解していません：
- 実験中のプロセス（実験のプロセスマップを作成しましたか？）、
- インクルード要因も、これらの要因を実験するように導いた仮説（マインドマップはありますか）、
- 応答変数も、実用的な価値がある場合の応答変数の変化量も、
- 実験はどのように実行されましたか（実行順序を追跡しましたか？ ランダムな順序で実行されましたか？）、
- 実験の過程で変更された（明示的に操作されなかった）他のすべての変数をどのように処理していたか。
ですから、私の答えは完全ではないかもしれません。
1.添付したものは、2つ以上のレベルの係数（L）があるため、私が古典的なスクリーニング設計と呼ぶものではありません。 これを行ってから、かなり複雑なエイリアシング構造を作成しました。 2レベルで4つの要素に固執した場合、8つの処理で単純なエイリアス構造解決IV設計が得られます。 5つのレベルで1つの要素だけをテストする理由がわかりません。 研究では他の因子よりも因子Lに関する情報が多いため、これは結果にバイアスをかけます（Lの4自由度）。
2.エイリアスという単語の使用法がまだわかりません。モデルとtには主な効果のみが含まれていました2因子交互作用が別名として追加されました」 同じモデルにエイリアスされた用語を追加しないでください。追加しないと、結果の分析によってJMPで特異点警告が呼び出されます。 提供した表には、合計10個のDFがあります。 各2レベル係数は1DFであり、Lには4 DFがあります（線形に1つ、2次に1つ、3次に1つ、4次に1つ）。 非線形項は、2次（およびそれ以上）の線形効果で部分的にエイリアシングされます。 Lはモデル内の他の要素と比較して連続変数と見なされているため、混合モデルのシナリオが作成される可能性があります（固定効果である他の要因に対して変量効果として扱われます）。
分析には複数のアプローチがあります... 1つの用語から始めて、モデルに用語の用語を追加することによって（段階的に）追加的に分析するものもあります。 飽和モデルから始めて、重要でないと見なされる用語を削除することを好む人もいます。 これらは両方とも、R-square、R-square調整済み（および2つの間のデルタ）、p値、VIF（不均衡な設計の場合）、MSエラー、およびこれが本当エラー、実用上の重要性など。モデルから項を除外すると、その項はエラー項になり、F検定に影響を与えるMSerror推定の一部になります。モデルから重要でない項を削除すると、MSerror項にさらにバイアスがかかります（p値がさらに重要に見えるようになります）。ダニエルMSerror項によって偏りのない統計的検定を実行するために、通常のプロットを使用した最初の企業でした。
3. 1回の複製実行を追加しても、エラーの代表的で偏りのない推定値IMHOはほとんど提供されません。 そして、どの実行が複製するために選択されましたか？ ランダム化された複製は確かに、エラーの偏りのない推定を得るために長年使用/推奨されてきました。 おそらくもっとありますエラーを理解するための効率的かつ効果的な手段、エラーが将来の状態をどの程度代表しているか、したがって、それが統計的検定の適切な基礎であるかどうか。
Re：フィットモデルに含めるエイリアス用語迅速な対応ありがとうございました！
箇条書きのコメントについて：私の実験では、私の材料で作成された3D印刷パーツに対する、添加剤（2つの要素）と3D印刷設定（2つの要素）の影響を調査しています。 はい、私は徹底的な文献検索を行い、上司と話し合って、どの変数をどのレベルに含めるべきかについて話し合いました。 決定を裏付けるのに十分なデータを使用して、すべてが適切にマッピングされました。 他のすべての設定はデフォルト設定で制御でき、テスト中の環境の変化など、モデルに含まれていない可能性のあるものは、ほぼ一定に保たれ、結果に大きな影響を与えないように測定されました。
1）：ファクターLを2レベルのファクターにしたかったのですが、これは材料中の添加剤の割合を表すため不可能でした。特定の添加剤については、添加剤の％に0〜10％の差を1％使用できます。いくつかの文献研究によると、結果として得られる材料強度に非常に大きな影響を及ぼします。 そのため、上司は私に2つ以上のレベルを含めることを望んでいました。
2）別名用語について。 スクリーニングデザインを作成するとき、モデルに主効果を追加するだけで、デザイン評価の下にエイリアス用語/マトリックスは存在しません。 ただし、[テーブルを作成]オプションを選択してから再度設計評価に入るとすぐに、2因子交互作用が[エイリアス用語]タブに突然一覧表示され、エイリアスマトリックスが表示されます。 これは、従来のスクリーニングデザインオプションを使用していて、テーブルの作成時にJMPが5レベルの要素を取得するためでしょうか。
私のLファクターが偏っている理由と、誤差項がどのように影響を受けるかについて説明していただき、ありがとうございます。これは大いに役立ちました。
3）スクリーニング設計ではレプリケートを追加するオプションが許可されていないため、レプリケートの実行は私がランダムに選択し、手動で追加しました。 より偏りのないエラー推定値を取得するために、デザインにランダムなレプリケート実行を追加することをお勧めしますか？
ありがとうございました！
