拟合模型中要包含哪些别名项再会
我进行了主效应筛选设计实验，以确定哪些因素对材料的机械性能影响最显着。 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添加了一次重复运行，因为这是一位同事的建议，并在使用设计评估工具时尽力最小化相关值，但必须将运行次数保持在最低限度，因为我没有太多的运行次数需要使用的材料。 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，并作为别名项添加。
现在，当我使用拟合模型平台输入实验数据并进行效果筛选后运行分析时，显着的效果会根据我在拟合模型平台中包含的别名项而有所不同。 我也无法包含所有两个因素的相互作用（例如，LI 只能包含在两个因素相互作用项中两次），因为大多数效果都没有显示在结果效果摘要中。 这和设计的自由度有关系吗？ 尝试包含尽可能多的两个因子交互项，并优先考虑与别名矩阵中主效应相关性最高的项，是否正确？ 在我的别名矩阵中，4 个最高相关性如下：
长*(T*R) - 0.69
长*(长*短) - 0.58
长*(短*右) - 0.58
右*(长*长) - 0.56
其中括号中的因子是与括号前面的主效应部分混叠的两个因子交互作用项。 接下来还有 4 个相关性，其值约为 0.4，设计的其余部分包括相关性值非常低的项。
在大多数情况下，当我包含不同的两个因子交互作用时，这些别名术语是否是效应 L 成为唯一显着因子 (p<0.05) 的原因？我是否应该将上面列出的 4 个（相关性最高）作为我的最佳选择，以找出哪些因素是重要的（如果有的话）？ 另外，我是否需要在拟合模型分析中包含两个因素的相互作用？
实验设计回复：拟合模型中应包含哪些别名项ASTM 和 ISO 标准很少（如果有的话）用来提供最佳工艺。 它们是许多个人和组织之间合作的结果，并且通常是经过协商的。 通常它们是最低限度接受的标准。
尽管设置保持不变，但这并不意味着过程不会改变！ 例如，您可以将注塑工艺的模具温度设置为指定温度。 但随着工艺的运行，热材料被注入模具，模具温度会升高。 这可以通过使冷却剂流过模具来解决，但所有这些都会导致实际模具温度的变化。
变量的数量并不限制您的调查。 诚然，您可能会受到资源的限制，但使用顺序定向采样和实验可以研究的变量数量没有限制。 稀缺性、等级制和遗传性的原则都是正确的。 一个基本事实：为了了解某个因素的影响，该因素在研究中必须有所不同。 如果它在研究中是恒定的，则无法估计其效果。 因此，由于您是用一批完成整个研究的，因此您没有数据支持您的结论在批次发生变化时（最终会发生变化）仍然成立。
应在进行实验之前计划和制定处理实验中噪声的策略。 有时，我们可以在第一次实验运行后利用一些策略，但这些策略并不是最佳的。 例如，您可以考虑第一次重复实验块 1，然后为第二个块再次复制整个实验，但您需要非常注意块内恒定的噪声，并确保块之间的噪声发生变化。
有时您可以挽救运行以在其他情况下使用，但您必须始终注意“阻止”效果。 不确定你的意思是“我只是想找到分析结果的最佳方法”。
是的，您可以决定将什么模型输入 JMP 进行分析（拟合模型）。 这应该在设计实验之前完成，以便确保可以通过实验估计最感兴趣的效果，但在获得数据后，您仍然可以选择在模型中包含或不包含哪些内容进行分析。
回复：拟合模型中应包含哪些别名项关于补充意见。 您的评论是正确的，所有设置并不总是保持不变。 然而，目前在3D打印研究领域中，尚不存在打印时可以遵循的ASTM/ISO标准。 正如您所说，开发此标准不允许假设某些设置保持不变，而其他设置则被选择为变量。 然而，由于可以更改/研究的设置如此之多，大多数研究人员（在文献中）通常会选择一些设置进行更改，同时保持其他设置不变，就像我所做的那样。 这仍然是一个不断发展的研究领域。
我自始至终都使用同一批的材料。 我应该可以识别一些噪声变量。 如果我可以识别它们：要使用您提到的策略（BCBD、分割图等），在我创建设计之前，噪声变量是否应该包含在模型中，或者即使我已经完成了，我现在可以使用这些策略吗？我的实验使用我当前的设计？
对你的第二段的回应：如果我要进行混合设计，是否有可能生成与我当前运行类似的运行，这样我就不必重新进行所有实验？ 我的时间和剩余资源（材料）有限，因此我只是想找到分析结果的最佳方法。 如果无需重新进行所有运行就无法创建更好的设计，那么您提出的所有问题我仍然可以包含在我对实验设计的讨论中。
对第三段的回应：“您可以决定运行什么模型” - 您在这里指的是我创建设计时，即生成设计表之前或在拟合模型平台中分析结果时？
谢谢你！
回复：拟合模型中应包含哪些别名项补充评论：
关于你的声明：“所有其他设置都可以控制在默认设置以及诸如测试过程中的环境变化之类可能会有所不同且未包含在模型中的因素仍然进行了测量，以确保它们保持不变或多或少恒定且对结果影响不大。 ”
有了设置受控或保持恒定不是您应该做的，因为这将导致在推理空间中运行实验，而这可能不是未来条件的典型情况。 因此，您的结果仅限于这些条件。 您研究过测量系统误差吗？ 添加剂是一批还是多批？ 批次之间是否存在差异？ 您应该有一个策略来处理这些噪声变量。 引用一位伟大的实验家的话：
“阻止你能阻止的，随机化你不能阻止的”GEP 盒子
如果您可以识别所有噪声变量，则可以使用出色的策略来划分和分配这些变异源（例如，BCBD、BIB、裂区、重复、协变量等）。 只有当您打算永远这样做时，保持它们不变才是一个好主意。 如果您无法识别噪声变量，请使用随机化来获得所有这些噪声变量组合的无偏的、有代表性的估计。 该估计随后可用于统计测试。
我怀疑重复的一种处理方法能否为您提供合理的噪声估计，但这只是我的经验。
我不确定我是否理解你的第一个要点？ 如果这些变量的水平设置有限制，您可以考虑混合设计。 您的实验的目的是验证文献中所做的研究（这些研究是在完全不同的设计空间中完成的）并提供对您的假设的见解。 因素可以显示其影响，无论大小，也可以与研究中的其他因素相关。 你的论点没有提供超过 2 个级别的理由（因为你的主管想要......）
关于你的第二个要点，你已经创建了一个分数阶乘。 您可以通过将高阶效应与一阶效应混叠来实现此目的。 对于任何分数设计都是如此。 如果您将一阶效应与二阶效应混叠，则您拥有 Res。 III 设计，如果将一阶效应与三阶效应别名，Res。四号等 混叠是由于您希望节省治疗费用的结果，因为您怀疑自己尚未处于最佳设计空间，并且不确定哪些因素影响最大。 您可以决定在 JMP 中运行什么模型。 有几种思想流派可以实现这一目标。 我倾向于从饱和模型开始并删除不重要的项。 其他人从 1 个变量开始，然后按顺序（逐步）添加变量。 没有正确的方法，但您确实需要知道如何评估您构建的模型，JMP 提供了大量统计数据来帮助实现这一点。
回复：拟合模型中应包含哪些别名项再次感谢您的迅速回复！
关于您的要点评论：我的实验正在研究添加剂（其中两个因素）以及 3D 打印设置（两个因素）对使用我的材料创建的 3D 打印零件的影响。 是的，我已经进行了彻底的文献检索，并与我的主管坐下来讨论我应该包含哪些级别的变量。 一切都经过精心策划，并有足够的数据来支持决策。 所有其他设置都可以控制在默认设置下，并且仍然测量测试期间的环境变化（可能会有所不同且未包含在模型中），以确保它们或多或少保持恒定并且不会显着影响结果。
1)：我希望因子 L 为 2 级因子，但是这是不可能的，因为它代表材料中的添加剂百分比，对于特定添加剂，我们使用 0 和 10% 之间的添加剂百分比差异 1%根据一些文献研究，对所得材料强度有相当大的影响。 所以我的主管希望我包含 2 个以上的级别。
2）至于别名术语。 当我创建筛选设计时，我仅向模型添加主效应，并且设计评估下不存在别名项/矩阵。 然而，一旦我选择“制作表格”选项，然后再次进入设计评估，两因素相互作用就会突然列在“别名项”选项卡下，并出现别名矩阵。 这是否是因为我使用的是经典筛选设计选项，然后 JMP 在创建表格时选择了我的 5 水平因子？
感谢您描述为什么我的 L 因子有偏差以及误差项是如何受到影响的 - 这很有帮助！
3) 重复运行是我随机选择的，然后手动添加，因为筛选设计不允许添加重复的选项。 您是否建议我在我的设计中添加更多随机重复运行，以尝试获得更公正的误差估计？
谢谢你！
回复：拟合模型中应包含哪些别名项
我的第一条评论是，我不明白：
- 正在试验的过程（您是否创建了实验的流程图？），
- 这因素或导致您对这些因素进行实验的假设（您有思维导图吗），
- 响应变量或响应变量的变化量是否具有实用价值，
- 实验是如何执行的（你跟踪运行顺序吗？ 它是按随机顺序运行的吗？），
- 您如何处理实验过程中发生变化的所有其他变量（未明确操纵）。
所以我的回答可能不完整。
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) 超过 2 个水平。 由于您这样做了，您已经创建了一个相当复杂的别名结构。 如果您坚持 2 个水平的 4 个因素，您将在 8 次治疗中获得直接的别名结构分辨率 IV 设计。 我不明白为什么你要在 5 个水平上只测试一个因素。 这会使结果产生偏差，因为研究中有关因子 L 的信息比其他因素更多（L 的自由度为 4 个）。
2. 我还是不明白你对别名这个词的用法”模型中只包含主效应，t两个因子交互作用被添加为别名项”。 您请勿添加对同一模型起别名的项，否则生成的分析将在 JMP 中调用奇点警告。 在您提供的表中，您总共有 10 个 DF。 每个 2 级因子为 1 个 DF，L 有 4 个 DF（1 个为线性、1 个为二次、1 个为三次、1 个为四次）。 非线性项与二阶（及更高阶）线性效应部分混叠。 由于与模型中的其他因素相比，L 被视为连续变量，因此这可能会创建混合模型场景（被视为随机效应，而其他因素则被视为固定效应）。
有多种分析方法...有些方法通过从 1 项开始并向模型中添加项（逐步）来进行加法分析。 有些人更喜欢从饱和模型开始，并删除被认为无关紧要的项。 这两者都需要理解和解释能力：R 方、调整后的 R 方（以及 2 之间的增量）、p 值、VIF（对于不平衡设计）、MS 误差以及这是否代表真的误差、实际意义等。要意识到，当您将某个项从模型中删除时，它最终会出现在误差项中，然后成为影响 F 检验的 MSerror 估计的一部分。从模型中删除不重要的项会进一步使 MSerror 项产生偏差（使 p 值看起来更显着）。丹尼尔是第一个使用正态图来执行不受 MSerror 项影响的统计检验的人。
3. 恕我直言，添加 1 次重复运行对于提供具有代表性的、无偏的误差估计几乎没有作用。 选择哪个运行进行复制？ 随机重复肯定已经使用/推荐多年，以获得对误差的无偏估计。 也许还有更多理解错误、它对未来情况的代表性程度以及它是否是统计测试的良好基础的高效和有效的方法。
回复：拟合模型中应包含哪些别名项您好，感谢您抽出时间回答我的问题！
1 和 2)：我被转介给一位有实验设计经验的同事寻求帮助。 我从定制设计开始，但被告知最好进行经典筛选设计，因为我试图找出哪些因素对我的材料机械性能影响最显着，以便我们可以利用这些因素并在进一步的研究中重点关注它们。
3 和 6）：我的意思是，在创建筛选设计期间，模型中仅包含主效应，并且两个因子的相互作用被添加为别名项。 在收集我的研究结果并且必须使用拟合模型平台进行分析后，我很困惑在运行分析之前是否应该将别名项添加到拟合模型部分，因为别名矩阵和颜色图显示了部分别名和相关性一些主效应和两个因素的相互作用，但不是主效应本身之间的相互作用。 我理解别名矩阵可以揭示哪些主效应可能因某些两个因素的相互作用而产生偏差？从我读到的内容来看，我认为这两个因素的相互作用应该包含在拟合模型部分中？ 如果我只是运行拟合模型分析而不添加别名项并获得结果，那么我应该注意什么才能知道指示为显着的主效应是否真的显着？ 我不熟悉奇点，但会去阅读一下。
4)：我被告知在生成表格后手动将一次重复运行添加到筛选设计中，但我不确定这有什么帮助。
我在此附上我的 JMP 设计表。
回复：拟合模型中应包含哪些别名项我有点困惑，所以这里有一些问题/评论：
1. 如果您正在进行筛选设计，为什么要在 5 个水平上测试一个因素？ 这将允许您估计更可能与优化设计相关的四阶多项式。
2. 我假设您使用了自定义设计并添加了您最感兴趣的模型术语？
3.我不明白你的意思“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术语”。 拟合模型中不能有别名的项，否则会出现奇点。
4.我也不明白“添加一个重复运行”？ 您这样做是为了在统计测试中获得 1 DF 错误吗？ 您如何选择要复制的治疗方法？ 实现统计检验 MSfactor/MSerror（F 检验）假设误差是无偏的、随机分布的，并且希望能够代表真的随机错误（不确定如何通过 1 次重复处理得到这个结果？）。 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（有时甚至是符号）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》优先考虑与别名矩阵中主效应相关性最高的那些”。 如果你的模型变量相关，这就是多重共线性。 你不想要这个。 确保检查参数估计表中的 VIF。
也许附上您的 JMP 表，社区可以看看。
