適合模型中要包括哪些別名美好的一天
我已經進行了一次主要效果篩選設計實驗，以確定我的哪些因素對材料的機械性能有最顯著的影響。 我的因素是：
L-> 5級離散數值
R-> 2級分類
S-> 2級分類
T-> 2級分類
我使用了默認的運行次數，並根據一位同事的建議添加了一個重複運行，並在使用設計評估工具時盡了最大的努力來最小化相關值，但是由於我的工作量不多，因此不得不將運行次數保持在最低水平的材料。 如果我沒記錯的話，這兩個因素的相互作用會自動從設計中排除，並作為別名添加。
在使用擬合模型平台輸入實驗數據並進行效果篩選後，現在運行分析時，重要的效果會有所不同，具體取決於我在擬合模型平台中包含的別名。 我也不能包括所有兩個因素的交互作用（例如，LI只能在一個兩個因素的交互作用術語中包含兩次），因為那時大多數效果都沒有顯示在結果匯總中。 這與設計的自由度有關嗎？ 嘗試盡可能多地包含兩個因子交互作用項，並優先考慮與別名矩陣中與主要效應具有最高相關性的那些項，是否正確？ 在我的別名矩陣中，4個最高相關性如下：
L *（T * R）-0.69
長*（T * S）-0.58
長*（長* R）-0.58
R *（T * L）-0.56
其中括號中的因子是兩個因子交互作用項，部分地與括號前面的主要效應混疊。 這些值之後的其他4個相關值約為0.4，而設計的其餘部分包括相關值非常低的項。
這些別名是否是在大多數情況下當我包括不同的兩因素相互作用時，效應L突然成為唯一的重要因素（p <0.05）的原因嗎？我應該把上面列出的4個（相關性最高）作為我最好的選擇，以發現哪些因素很重要（如果有）？ 還需要在擬合模型分析中完全包括兩個因素相互作用嗎？
分析工具美國能源部回复：適合模型中要包括哪些別名我有點困惑，所以這裡有一些問題/意見：
1.如果您正在運行篩選設計，為什麼要在5個級別上測試一個因子？ 這將使您能夠估計一個四階多項式，該多項式更可能與優化設計相關聯。
2.我假設您使用了“定制設計”並添加了您最感興趣的模型術語？
3.我不明白您的意思是“如果我沒記錯的話，這兩個因素的相互作用會自動從設計中排除。被添加為別名s。” 擬合模型中不能包含別名的術語，否則會出現奇異之處。
4.我也不理解“添加一次重複運行”嗎？ 您這樣做是為了獲得1 DF的統計測試錯誤？ 您如何選擇要復制的治療方法？ 實現統計檢驗MSfactor / MSerror（F-test）假設錯誤無偏，隨機分佈並且希望代表真正隨機錯誤（不確定如何通過1次重複治療獲得此結果？）。 殘差滿足NID（0，variance）假設。
5，模型中的每個係數都是有條件的，其大小（有時是符號）會發生變化。它們取決於模型中的其他變量（和噪聲）。
6.不明白“與別名矩陣中與主要效果具有最高相關性的優先級”。 如果你的模型變量是相關的，這是多重共線性。 你不要這個 確保在參數估計表中檢查VIF。
也許附上您的JMP表，社區可以看看。
回复：適合模型中要包括哪些別名嗨，謝謝您抽出寶貴的時間回答我的問題！
1和2）：我曾被一位有實驗設計經驗的同事推薦。 我從定制設計開始，後來被告知要做一個經典的篩選設計，因為我試圖找出哪些因素對我的材料機械性能有最重要的影響，以便我們可以在以後的研究中加以重視。
3和6）：我的意思是，在篩選設計的創建過程中，模型中僅包含主要效果，並且將兩個因子相互作用作為別名添加。 在收集了研究結果並不得不使用擬合模型平台進行分析之後，我困惑於是否應在進行分析之前將別名項添加到擬合模型部分中，因為別名矩陣和顏色圖顯示了部分混疊和相關性。一些主要影響和兩個因素的相互作用，但不是主要影響本身之間的相互作用。 我了解別名矩陣來揭示哪些主要影響可能會受到某些兩因素相互作用的影響？從我所閱讀的內容中，我認為這兩個因素的相互作用應隨後包含在擬合模型部分中？ 如果我只運行擬合模型分析而不添加別名項並獲得結果，我應該怎麼看才能知道顯示為顯著的主要影響是否真的顯著？ 我不熟悉奇點，但會繼續閱讀。
4）：有人告訴我，在生成表格後，將一個重複運行手動添加到篩選設計中，但不確定如何幫助。
我在這裡附上我的JMP設計表。
回复：適合模型中要包括哪些別名
我的第一個評論是，我不明白：
- 實驗的過程（您是否創建了實驗的流程圖？），
- 的因素或導致您嘗試這些因素的假設（您是否有思想圖），
- 響應變量或響應變量的變化是否具有實際價值，
- 實驗的執行方式（您是否跟踪運行順序？ 它是按隨機順序運行的嗎？），
- 您如何處理在實驗過程中更改的所有其他變量（未明確操作）。
因此，我的答案可能還不完整。
1.您所附加的不是我所說的經典篩選設計，因為您的因子（L）大於2。 自從這樣做以來，您已經創建了一個相當複雜的別名結構。 如果您在2個級別上堅持使用4個因子，則可以在8個處理中獲得直接的別名結構分辨率IV設計。 我不明白為什麼您會只在5個水平上測試一個因素。 由於存在更多關於因子L的信息，因此比研究中的其他信息更多（L的自由度為4），這使結果存在偏差。
2.我仍然不明白您對“別名”一詞的使用模型中僅包含主要影響因子交互被添加為別名”。 您無需添加別名作為同一模型的術語，否則結果分析將在JMP中調用奇異警告。 在您提供的表中，您總共有10 DF。 每個2階因子是1 DF，L有4 DF（線性1，平方1，立方1，四次1）。 非線性項部分混有二階（或更高階）線性效應。 由於與模型中的其他變量相比，L被認為是連續變量，因此可能會創建混合模型方案（將其視為隨機效應與固定效應的其他因子進行比較）。
有多種分析方法...有些方法是從1項開始，然後將項添加到模型中（逐步）。 有些人更喜歡從飽和模型開始，並刪除那些無關緊要的術語。 這兩項都需要理解和解釋能力：R平方，R平方調整後（以及2之間的差值），p值，VIF（用於不平衡設計），MS誤差以及這是否代表了真正錯誤，實際意義等。要意識到，當您將一項保留在模型之外時，它最終會成為錯誤項，然後成為影響F檢驗的MSerror估計的一部分。從模型中刪除無關緊要的術語會進一步偏向MSerror術語（使p值看起來更加重要）。丹尼爾是第一個使用正態圖執行不受MSerror術語偏見的統計檢驗的公司。
3.添加1次重複運行幾乎無法提供代表性的，無偏差的錯誤估計恕我直言。 並選擇複製哪個運行？ 當然，已經使用/推薦了隨機重複許多年，以獲得對誤差的無偏估計。 也許還有更多高效，有效的手段可以理解該錯誤，該錯誤在未來條件下的代表性以及因此是否是進行統計檢驗的良好基礎。
回复：適合模型中要包括哪些別名再次感謝您的迅速反應！
關於您的要點評論：我的實驗正在調查添加劑（兩個因素）以及3D打印設置（兩個因素）對用我的材料創建的3D打印零件的影響。 是的，我已經進行了全面的文獻搜索，並與我的主管坐下來討論應該在哪個級別上包括哪些變量。 一切都安排得當，並有足夠的數據來支持決策。 可以將所有其他設置控制為默認設置，並且仍會測量諸如測試過程中可能變化且未包含在模型中的環境變化之類的設置，以確保它們保持或多或少的恆定性並且不會顯著影響結果。
1）：我希望因子L為2的水平因子，但這是不可能的，因為它代表了材料中的添加劑百分比，對於特定的添加劑，我們使用0％至10％之間的添加劑百分比差異為1％根據幾項文獻研究，它對所得材料強度有很大影響。 所以我的主管希望我包括兩個以上的級別。
2）至於別名。 當我創建篩選設計時，我僅將主要效果添加到模型中，並且在設計評估下不存在別名項/矩陣。 但是，一旦選擇“ Make Table”選項，然後再次進入設計評估，則“別名項”選項卡下會突然列出兩因素交互作用，並出現別名矩陣。 可能是因為我使用的是經典篩選設計選項，然後在創建表格時JMP選擇了5級因子嗎？
感謝您對為什麼我的L係數有偏見以及誤差項如何受到影響的描述-這很有幫助！
3）複製運行是由我隨機選擇的，然後手動添加，因為篩選設計不允許選擇添加複制。 您是否建議我在設計中添加更多隨機複製運行，以嘗試獲得更公正的誤差估計？
謝謝！
