Est-il possible d'avoir un facteur qui n'est pas significatif dans un modèle de surface de réponse mais que le terme quadratique pour le même facteur l'est?J'essaie de modéliser l'une de mes réponses dans JMP qui a été évaluée à l'aide d'une conception DoE CCD. Dans le modèle DoE, j'ai un facteur qui n'est pas significatif pour le modèle autour de cette réponse (p> 0,05) mais le terme quadratique est significatif (p <0,05). Selon le principe de l'effet héréditaire, pour qu'une interaction soit significative, au moins un de ses facteurs parents doit être significatif. Cela s'applique-t-il également aux termes quadratiques? Comment cela doit-il être interprété?
BICHERe: Est-il possible d'avoir un facteur qui n'est pas significatif dans un modèle de surface de réponse mais que le terme quadratique pour le même facteur l'est?L'hérédité d'effet est une directive / concept / principe, pas une règle absolue. C'est un principe pour nous guider dans la manière dont nous pouvons choisir de caractériser les systèmes avec des modèles linéaires dans les paramètres. Il est donc tout à fait possible qu'un effet principal ne soit pas significatif mais un effet quadratique pour le même facteur est significatif. Voici un exemple simulé. Notez la parabole parfaite pour X1. Et l'analyse résultante du modèle d'ajustement montrant uniquement le terme X1 * X1 est significative.
Re: Est-il possible d'avoir un facteur qui n'est pas significatif dans un modèle de surface de réponse mais que le terme quadratique pour le même facteur l'est?Ajout à @P_Bartell , cette situation soulève le sujet de la «hiérarchie des modèles». La présence du terme au carré entraîne une hiérarchie. X est présent dans X * X. En tant que tel, il est fortement recommandé de conserver la hiérarchie. C'est-à-dire que si le terme X * X est significatif mais que le terme X n'est pas significatif, conservez les deux termes dans le modèle.
JMP vérifie ces cas et vous avertit si la suppression d'un terme affectera la hiérarchie. JMP vous permettra de continuer, mais ce n'est pas recommandé.
Re: Est-il possible d'avoir un facteur qui n'est pas significatif dans un modèle de surface de réponse mais que le terme quadratique pour le même facteur l'est?Mark a raison car il s'agit de la hiérarchie des effets. Pensez-y de cette façon, si vous allez "modéliser" la courbure du facteur (X * X), vous devrez certainement gérer X. Qu'elle contribue ou non à la précision de la prédiction n'a vraiment que peu d'importance.
