DoE 분석 : 중요한 상호 작용에 연루된 경우 중요하지 않은 주요 요인 제거Jmp 사용자 여러분,
중요하지 않은 주요 요인이 DoE 데이터 분석에서 중요한 상호 작용과 관련된 경우 제거 할 수 있습니까?
감사 !
나는
암사슴Re : DoE 분석 : 유의미한 상호 작용에 연루된 경우 중요하지 않은 주요 요인 제거안녕하세요,
예, 가능합니다. Fit Model을 사용하여 DOE를 분석 할 때 고차 효과에 포함 된 하위 효과는 곡절 기호로 표시됩니다 (아래 이미지 참조).제거하려고하면 "포함되지 않은 효과 만 제거"옵션과 함께 경고 메시지가 표시되지만이를 무시할 수있는 옵션이 있습니다.
Re : DoE 분석 : 유의미한 상호 작용에 연루된 경우 중요하지 않은 주요 요인 제거안녕하세요,
답변 해 주셔서 감사합니다. 나는 또한 통계적인 관점에서 질문하고 싶었는데, 그것이 당신의 모델에 영향을 미칩니 까?
Re : DoE 분석 : 유의미한 상호 작용에 연루된 경우 중요하지 않은 주요 요인 제거안녕하세요,
그 원리를 "효과 유전"이라고합니다."실험 설계를위한 원칙 및 지침"( https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml ).기본적으로, 주 효과가 고차 항보다 중요하지 않으면 중요하지 않을 가능성이 높습니다.
Re : DoE 분석 : 유의미한 상호 작용에 연루된 경우 중요하지 않은 주요 요인 제거사실 원리는 Effect HIERARCHY입니다. 즉, 고차 항이 유의 한 경우 저차 항이 모형에 포함되어야합니다. (헤레 디티 원칙은 더 높은 순서의 기간이 활성화 되려면 적어도 하나의 낮은 순서의 기간 (부모)이 활성화되어야합니다).
명확하게하기 위해 정말로해야 할 일은 상호 작용을 이해하는 것입니다. 상호 작용은 요인의 효과가 다른 요인에 의존하는 경우이므로이 효과를 이해해야합니다. 2- 수준 설계의 경우 2 차 효과에 대해 가능한 요인 조합은 -1, -1, -1,1, 1, -1, 1,1입니다. 유의 한 상호 작용은 요인이 동일한 수준에있을 때와 반대 수준에있을 때 사이에 효과가 다르다는 것을 의미합니다.
