DoE-Analyse: Entfernen nicht signifikanter Hauptfaktoren, wenn diese in eine signifikante Interaktion verwickelt sindHey Jmp Benutzer,
Ist es möglich, nicht signifikante Hauptfaktoren zu entfernen, wenn sie in eine signifikante Interaktion bei der DoE-Datenanalyse verwickelt sind?
Vielen Dank !
ich
DAMHIRSCHKUHBetreff: DoE-Analyse: Entfernen nicht signifikanter Hauptfaktoren, wenn diese in eine signifikante Interaktion verwickelt sindHallo,
Ja, es ist möglich. Bei der Analyse eines DOE mit dem Fit-Modell werden die Effekte niedrigerer Ordnung, die in Effekten höherer Ordnung enthalten sind, mit einem Zirkumflex-Symbol gekennzeichnet (siehe Abbildung unten).Sie erhalten eine Warnmeldung, wenn Sie versuchen, sie zu entfernen, mit der Option "Nur nicht enthaltene Effekte entfernen", aber Sie haben die Möglichkeit, diese zu ignorieren.
Betreff: DoE-Analyse: Entfernen nicht signifikanter Hauptfaktoren, wenn diese in eine signifikante Interaktion verwickelt sindHallo,
Danke für deine Antwort. Ich wollte auch aus statistischer Sicht fragen, ob es Ihr Modell betrifft.
Betreff: DoE-Analyse: Entfernen nicht signifikanter Hauptfaktoren, wenn diese in eine signifikante Interaktion verwickelt sindHallo,
Das Prinzip heißt "Effektvererbung".Es gibt eine kurze Erwähnung in den "Prinzipien und Richtlinien für die Versuchsplanung" ( https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml ).Wenn ein Haupteffekt nicht signifikant ist, ist der Term höherer Ordnung wahrscheinlich auch nicht signifikant.
Betreff: DoE-Analyse: Entfernen nicht signifikanter Hauptfaktoren, wenn diese in eine signifikante Interaktion verwickelt sindEigentlich ist das Prinzip Effekt HIERARCHIE. Das heißt, wenn Terme höherer Ordnung signifikant sind, sollten die Terme niedrigerer Ordnung in das Modell aufgenommen werden. (Das Vererbungsprinzip ist, dass für einen Begriff höherer Ordnung mindestens einer der Begriffe niedrigerer Ordnung (Eltern) aktiv sein muss.)
Um klar zu sein, müssen Sie die Interaktion wirklich verstehen. Da bei einer Interaktion die Wirkung eines Faktors von einem anderen Faktor abhängt, müssen Sie diesen Effekt verstehen. Für 2-Level-Designs gibt es 4 mögliche Faktorkombinationen für Effekte 2. Ordnung: -1, -1, -1,1, 1, -1, 1,1. Eine signifikante Wechselwirkung bedeutet, dass es einen Unterschied in der Wirkung gibt, wenn sich die Faktoren auf demselben Niveau befinden und wenn sie sich auf entgegengesetzten Niveaus befinden.
