DOE-Machbarkeit: Mehrere Faktoren vs. Mehrfachantwort (mit unterschiedlicher Replikationsstufe)Hallo,
Ich bin noch neu mit JMP DOE. Ich habe beim Einrichten einer vollständigen faktoriellen DOE-Tabelle eine Antwort mit mehreren Faktoren versucht, und es scheint kein Problem zu geben, das Modell auszuführen.
Diesmal stecke ich jedoch fest, weil mir etwas wie das Folgende gegeben wurde. Aufgrund der voreingestellten Parameter des Geräts besteht keine Freiheit, die Nr. Einzustellen. von Messungen für jede Antwort.
Antwort:
1) Helligkeit (20 Messdaten)
2) Härte (10 Messdaten)
3) Leitfähigkeit (50 Messdaten)
4) Reibungskraft (1000 Messdaten)
Faktoren:
1) Temperatur (2 Stufen kontinuierlich)
2) Chemische Konzentration (2 Stufen kontinuierlich)
3) Zeit (2 Stufen kontinuierlich)
Ist es in diesem Fall möglich, eine vollständige faktorielle DOE auszuführen, obwohl jede Antwort eine andere Replikatebene hat?
Dankeschön.
DatentabelleDAMHIRSCHKUHBetreff: DOE-Machbarkeit: Mehrere Faktoren vs. Mehrfachantwort (mit unterschiedlichem Replikationsgrad)Willkommen in der JMP-Community. In Zukunft wäre es hilfreich, wenn Sie uns mitteilen würden, welche Version von JMP Sie verwenden und welches Betriebssystem.
Die einfache Antwort lautet JA. Ich bin nicht sicher, was Sie unter Anzahl der Messdaten verstehen. Sind diese von verschiedenen Orten auf der experimentellen Einheit? Warum brauchen Sie 1000 Maß Reibungskraft ???? Können Sie nicht entscheiden, welche Werte zur Auswertung des Experiments verwendet werden sollen, obwohl alle Daten erfasst wurden (dies scheint automatisch zu sein)? Ich würde immer vorschlagen, dass Sie Hypothesen haben, um zu erklären, warum Sie die Daten sammeln, die Sie sammeln! (Weil wir es immer so machen, ist das nicht akzeptabel). Wenn Sie die Anzahl der Datenpunkte für jedes der 4 Jahre nicht reduzieren können, würde ich die Daten sammeln und für jeden Datenpunkt für jede Behandlungskombination eine Spalte erstellen (ja, 1080 Spalten: B1-B20, H1-H10, C1 -C50, F1-F1000). Von dort aus können Sie Spalten entfernen, die nicht informativ sind (nicht ausreichend variieren, um praktisch signifikant zu sein). Sie können Multivariate Methoden> Multivariate ausführen, um die stark korrelierten Spalten zu reduzieren. Dann stapeln Sie für jedes Y (B, H, C, F) diese Spalten. Sie können die Variabilität innerhalb der Behandlung betrachten (Variabilitätsdiagramme oder S-Diagramme). Fassen Sie dann gegebenenfalls die gestapelten Spalten (z. B. Mittelwert und Variation) nach den Behandlungskombinationen zusammen. Fahren Sie dann mit der Analyse für jedes dieser zusammengefassten Y fort.
