适合模型中要包括哪些别名美好的一天
我已经进行了一次主要效果筛选设计实验，以确定我的哪些因素对材料的机械性能有最显着的影响。 我的因素是：
L-> 5级离散数值
R-> 2级分类
S-> 2级分类
T-> 2级分类
我使用了默认的运行次数，并根据同事的建议添加了一个重复运行，并在使用设计评估工具时尽了最大的努力来最小化相关值，但是由于我的工作量不多，因此不得不将运行次数保持在最低水平的材料。 如果我没记错的话，这两个因素的相互作用会自动从设计中排除，并作为别名添加。
在使用拟合模型平台输入实验数据并进行效果筛选后，现在运行分析时，重要的效果会有所不同，具体取决于我在拟合模型平台中包含的别名。 我也不能包括所有两个因素的交互作用（例如，LI只能在一个两个因素的交互作用术语中包含两次），因为那时大多数效果都没有显示在结果汇总中。 这与设计的自由度有关吗？ 尝试尽可能多地包含两个因子交互作用项，并优先考虑与别名矩阵中与主要效应具有最高相关性的那些项，是否正确？ 在我的别名矩阵中，4个最高相关性如下：
L *（T * R）-0.69
长*（T * S）-0.58
长*（长* R）-0.58
R *（T * L）-0.56
其中括号中的因子是两个因子交互作用项，部分地与括号前面的主要效应混叠。 这些值之后的其他4个相关值约为0.4，而设计的其余部分包括相关值非常低的项。
这些别名是否是在大多数情况下当我包括不同的两因素相互作用时，效应L突然成为唯一的重要因素（p <0.05）的原因吗？我应该把上面列出的4个（相关性最高）作为我最好的选择，以发现哪些因素很重要（如果有）？ 还需要在拟合模型分析中完全包括两个因素相互作用吗？
分析工具美国能源部回复：适合模型中要包括哪些别名我有点困惑，所以这里有一些问题/意见：
1.如果您正在运行筛选设计，为什么要在5个级别上测试一个因子？ 这将使您能够估计一个四阶多项式，该多项式更可能与优化设计相关联。
2.我假设您使用了“定制设计”并添加了您最感兴趣的模型术语？
3.我不明白您的意思是“如果我没记错的话，这两个因素的相互作用会自动从设计中排除。被添加为别名s。” 拟合模型中不能包含别名的术语，否则会出现奇异之处。
4.我也不理解“添加一次重复运行”吗？ 您这样做是为了获得1 DF的统计测试错误？ 您如何选择要复制的治疗方法？ 实现统计检验MSfactor / MSerror（F-test）假设错误无偏，随机分布并且希望代表真正随机错误（不确定如何通过1次重复治疗获得此结果？）。 残差满足NID（0，variance）假设。
5，模型中的每个系数都是有条件的，其大小（有时是符号）会发生变化。它们取决于模型中的其他变量（和噪声）。
6.不明白“与别名矩阵中与主要效果具有最高相关性的优先级”。 如果你的模型变量是相关的，这是多重共线性。 你不要这个 确保在参数估计表中检查VIF。
也许附上您的JMP表，社区可以看看。
回复：适合模型中要包括哪些别名嗨，谢谢您抽出宝贵的时间回答我的问题！
1和2）：我曾被一位有实验设计经验的同事推荐。 我从定制设计开始，后来被告知要做一个经典的筛选设计，因为我试图找出哪些因素对我的材料机械性能有最重要的影响，以便我们可以在以后的研究中加以重视。
3和6）：我的意思是，在筛选设计的创建过程中，模型中仅包含主要效果，并且将两个因子相互作用作为别名添加。 在收集了研究结果并不得不使用拟合模型平台进行分析之后，我困惑于是否应在进行分析之前将别名项添加到拟合模型部分中，因为别名矩阵和颜色图显示了部分混叠和相关性。一些主要影响和两个因素的相互作用，但不是主要影响本身之间的相互作用。 我了解别名矩阵来揭示哪些主要影响可能会受到某些两因素相互作用的影响？从我所阅读的内容中，我认为这两个因素的相互作用应随后包含在拟合模型部分中？ 如果我只运行拟合模型分析而不添加别名项并获得结果，我应该怎么看才能知道显示为显着的主要影响是否真的显着？ 我不熟悉奇点，但会继续阅读。
4）：有人告诉我，在生成表格后，将一个重复运行手动添加到筛选设计中，但不确定如何帮助。
我在这里附上我的JMP设计表。
回复：适合模型中要包括哪些别名
我的第一个评论是，我不明白：
- 实验的过程（您是否创建了实验的流程图？），
- 的因素或导致您尝试这些因素的假设（您是否有思想图），
- 响应变量或响应变量的变化是否具有实际价值，
- 实验的执行方式（您是否跟踪运行顺序？ 它是按随机顺序运行的吗？），
- 您如何处理在实验过程中更改的所有其他变量（未明确操作）。
因此，我的答案可能还不完整。
1.您所附加的不是我所说的经典筛选设计，因为您的因子（L）大于2。 自从这样做以来，您已经创建了一个相当复杂的别名结构。 如果您在2个级别上坚持使用4个因子，则可以在8个处理中获得直接的别名结构分辨率IV设计。 我不明白为什么您会只在5个水平上测试一个因素。 由于存在更多关于因子L的信息，因此比研究中的其他信息更多（L的自由度为4），这使结果存在偏差。
2.我仍然不明白您对“别名”一词的使用模型中仅包含主要影响因子交互被添加为别名”。 您无需添加别名作为同一模型的术语，否则结果分析将在JMP中调用奇异警告。 在您提供的表中，您总共有10 DF。 每个2阶因子是1 DF，L有4 DF（线性1，平方1，立方1，四次1）。 非线性项部分混有二阶（或更高阶）线性效应。 由于与模型中的其他变量相比，L被认为是连续变量，因此这可能会创建混合模型方案（将其视为随机效应与固定效应的其他因子进行比较）。
有多种分析方法...有些方法是从1项开始，然后将项添加到模型中（逐步）。 有些人更喜欢从饱和模型开始，并删除那些无关紧要的术语。 这两项都需要理解和解释能力：R平方，R平方调整后（以及2之间的差值），p值，VIF（用于不平衡设计），MS误差以及这是否代表了真正错误，实际意义等。要意识到，当您将一项保留在模型之外时，它最终会出现在错误项中，然后成为影响F检验的MSerror估计的一部分。从模型中删除无关紧要的术语会进一步偏向MSerror术语（使p值看起来更加重要）。丹尼尔是第一个使用正态图执行不受MSerror术语偏见的统计检验的公司。
3.添加1次重复运行几乎无法提供代表性的，无偏差的错误估计恕我直言。 并选择复制哪个运行？ 当然，已经使用/推荐了随机重复许多年，以获得对误差的无偏估计。 也许还有更多高效，有效的手段可以理解该错误，该错误在未来条件下的代表性以及因此是否是进行统计检验的良好基础。
回复：适合模型中要包括哪些别名再次感谢您的迅速反应！
关于您的要点评论：我的实验正在调查添加剂（两个因素）以及3D打印设置（两个因素）对用我的材料创建的3D打印零件的影响。 是的，我已经进行了全面的文献搜索，并与我的主管坐下来讨论应该在哪个级别上包括哪些变量。 一切都安排得当，并有足够的数据来支持决策。 可以将所有其他设置控制为默认设置，并且仍会测量诸如测试过程中可能变化且未包含在模型中的环境变化之类的设置，以确保它们保持或多或少的恒定性并且不会显着影响结果。
1）：我希望因子L为2的水平因子，但这是不可能的，因为它代表了材料中的添加剂百分比，对于特定的添加剂，我们使用0％至10％之间的添加剂百分比差异为1％根据几项文献研究，它对所得材料强度有很大影响。 所以我的主管希望我包括两个以上的级别。
2）至于别名。 当我创建筛选设计时，我仅将主要效果添加到模型中，并且在设计评估下不存在别名项/矩阵。 但是，一旦选择“ Make Table”选项，然后再次进入设计评估，则“别名项”选项卡下会突然列出两因素交互作用，并出现别名矩阵。 可能是因为我使用的是经典筛选设计选项，然后在创建表格时JMP选择了5级因子吗？
感谢您对为什么我的L系数有偏见以及误差项如何受到影响的描述-这很有帮助！
3）复制运行是由我随机选择的，然后手动添加，因为筛选设计不允许选择添加复制。 您是否建议我在设计中添加更多随机复制运行，以尝试获得更公正的误差估计？
谢谢！
