이항 결과가있는 요인 설계 해석여보세요!
4 가지 요소로 요인 설계를 해석하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 두 가지 요소로 실험을 시도하기 전에 결과는 간단했습니다.
여기 첨부 파일에서 실험과 함께 내 jmp 데이터 세트 파일을 볼 수 있습니다.
중요하지 않은 요소를 제거한 결과 C와 В 만 부정적 효과가있는 유의미하다는 결론에 도달했습니다.
내 결론이 맞습니까?
Rsquare 값은 매우 낮지 만 요소에 대한 카이 제곱 값은 중요합니다.
실험의 힘이 부족하고 더 큰 표본 크기가 필요합니까?
추신.
초보자 질문에 대해 죄송합니다. 아직 배우고 있습니다.:)
일반적으로 요인 설계의 정도를 전체에서 2로 줄이거 나 모델에서 일부 변수를 제거 할 때 다른 DoE 실험을 해석하려고하면 동일한 변수의 효과가 때때로 반대 방향으로 크게 변경됩니다.
이 경우 모델을 선택하려면 오해 율을 살펴 봐야합니까?
성공한 변수로 후속 실험을 실행해야합니까? 아니면 그냥 배송 할 수 있습니까? 여기서 접근 방식은 무엇입니까?
바이너리 DoE의 결과를 해석하는 구조화 된 접근 방식을 가진 기사 나 책을 알려 주시겠습니까?
감사
해석학암사슴Re : 이진 결과를 사용한 요인 설계 해석우선, 이진 반응은 중요한 관계가 있더라도 종종 매우 낮은 R 제곱으로 이어집니다. 이는 주어진 조건에 대한 예측 결과에 큰 불확실성이 있음을 의미합니다. 적합하지 않기 때문일 수도 있지만, 이러한 반응은 매우 일반적입니다.
Re : 이진 결과를 사용한 요인 설계 해석세 번째는 매력?
프로 빗 분석은 효과가 있었지만 결과는 거의 동일합니다.
또한 귀하의 데이터에는 문제가 없습니다.
낮은 R 제곱에 대한 이유 중 하나는 결과가 드물고 (성공 비율) 조건이 변해도 개수가 크게 다르지 않기 때문입니다.
Re : 이진 결과를 사용한 요인 설계 해석아마도 Mark는 Probit 분석에 맞을 것입니다. 잘 모르겠습니다. 또한 Mark는 해결해야 할 데이터 문제를 확인했습니다.
내가 알아 차린 것은 성공 확률이 매우 낮다는 것입니다. 모든 실험 조건에서 성공할 확률이 가장 높은 것은 0.006입니다. 이것은 당신의 요인을 고려할 필요조차 없기 때문에 문제를 일으 킵니다. 항상 실패를 예측한다면 최소한 99.4 %의 시간에서 정확할 것입니다. 아주 좋은 모델입니다. 그다지 유익하지는 않지만 좋습니다. 이로 인해 모든 모델링 접근 방식에 문제가 발생합니다.
데이터 문제를 수정하고 분석 접근 방식과 분석에서 찾고있는 정보를 재고해야한다고 생각합니다. 행운을 빕니다.
Re : 이진 결과를 사용한 요인 설계 해석당신의 답변에 감사드립니다!
실수로 성공 열의 이름을 지정해서 죄송합니다. count라는 이름이 있어야합니다. 내가 당신의 질문을 올바르게 이해했다면.
따라서 명목 로지스틱 회귀를 사용하여 유의 한 변수를 정의하고 효과 크기를 해석하기 위해 이항 GLM을 사용하는 것이 더 낫습니까?
검정력 분석과 관련하여,이 경우 레벨이 2 개뿐이면 OFAT (A / B 실험) 인 것처럼 표본 크기를 계산할 수 있으며, 20 %의 효과를 감지하려면 총 80K 시도를 산출합니다. 현재 제어 성공률로. 이것은 데이터 세트 (20K)에있는 것보다 많습니다. 따라서 더 큰 샘플 크기가 필요할 수 있습니다.
이 결과를 바탕으로 어떤 결론을 내리겠습니까?
Re : 이진 결과를 사용한 요인 설계 해석로지스틱 회귀 또는 이항 GLM을 사용하여 유의 한 효과를 결정하고 이러한 효과의 특성을 해석 할 수 있다고 생각합니다.
아래의 전력 분석 플랫폼 DOE> 설계 진단> 검정력 및 표본 크기 다중 요인 실험에 가장 적합한 도구는 아닙니다.이러한 전력 분석 도구는 다른 효과를 추정하고 테스트하는 데 필요한 샘플의 양을 고려하지 않기 때문에 결과가 지나치게 낙관적이기 때문에 요인이 둘 이상인 경우에는 적합하지 않습니다.
나는 일반적으로 설계 평가> 전력 분석 각 디자인 플랫폼 내에서 사용할 수있는 도구. 이 기능에 대해 자세히 읽을 수 있습니다. 여기 . 그러나이 도구는 지속적인 응답을 가정합니다. 그리고 이항 반응을위한 별도의 전력 분석 도구는 둘 이상의 요인에 적응하지 않습니다. 결과가 최상의 경우라고 가정하고 어떻게 든 여유를 두어야합니다.
