Fattibilità DOE: più fattori vs risposta multipla (con diversi livelli di repliche)Ciao,
Uso ancora JMP DOE per la prima volta. Ho provato una risposta con più fattori durante l'impostazione della tabella DOE fattoriale completa e non sembra alcun problema eseguire il modello.
Tuttavia questa volta sono bloccato perché mi è stato dato qualcosa come di seguito. A causa dei parametri preimpostati dell'attrezzatura, non c'è libertà di regolare il n. di misurazioni per ogni risposta.
Risposta:
1) Luminosità (20 dati di misurazione)
2) Durezza (10 dati di misurazione)
3) Conducibilità (50 dati di misurazione)
4) Forza di attrito (1000 dati di misurazione)
Fattori:
1) Temperatura (2 livelli continui)
2) Concentrazione chimica (2 livelli continui)
3) Tempo (2 livelli continui)
È possibile eseguire il DOE fattoriale completo in questo caso anche se ogni risposta ha un diverso livello di repliche?
Grazie.
Tabella datiDOEOggetto: Fattibilità DOE: più fattori vs risposta multipla (con diversi livelli di repliche)Benvenuto nella comunità JMP. Sarebbe utile in futuro farci sapere quale versione di JMP stai utilizzando e quale sistema operativo.
La semplice risposta è SI. Non sono sicuro di cosa intendi per # di dati di misurazione? Vengono da posizioni diverse dell'unità sperimentale? Perché hai bisogno di 1000 misure di forza di attrito ???? Anche se tutti i dati vengono acquisiti (sembra automaticamente), non puoi decidere quali valori utilizzare per valutare l'esperimento? Ti suggerirei sempre di avere delle ipotesi per spiegare perché stai raccogliendo i dati che stai raccogliendo! (Perché lo facciamo sempre in questo modo non è accettabile). Se non è possibile ridurre il numero di punti dati per ciascuno dei 4 Y, raccoglierei i dati e creerei una colonna per ogni punto dati per ogni combinazione di trattamento (sì, 1080 colonne: B1-B20, H1-H10, C1 -C50, F1-F1000). Da lì, puoi rimuovere le colonne che non sono informative (non variano abbastanza per essere praticamente significative), puoi eseguire Metodi multivariati> Multivariata per ridurre le colonne che sono fortemente correlate. Quindi per ogni Y (B, H, C, F) impila quelle colonne. È possibile esaminare la variabilità all'interno del trattamento (grafici di variabilità o grafici S). Quindi, se appropriato, riassumere le colonne impilate (ad esempio, media e variazione) in base alle combinazioni di trattamento. Quindi procedere con l'analisi per ciascuna di quelle Y riassunte.
