JMP ANOVA donnant un mauvais nombre de degrés de libertéBonjour,
Tout nouveau chez JMP, alors mes excuses si je fais quelque chose de mal à vous, les sages. J'essaie d'exécuter une ANOVA à deux facteurs sur un ensemble de données qui implique la durée de vie de la batterie à 3 températures différentes en utilisant 3 matériaux différents. Cependant, lorsque j'exécute "Fit Model" en utilisant JMP, je n'obtiens qu'un seul degré de liberté pour chacun de mes effets, et non 2 comme je m'y attendais (3 points de données - 1 = 2 degrés de liberté). Cela provoque une surestimation assez désagréable de mes ratios F et valeurs p qui sont bien trop petits. J'ai joint le fichier .jmp brut que j'utilise, ma boîte de dialogue de spécification de modèle et la sortie que j'obtiens du modèle. Qu'est-ce que je fais mal?
Meilleur,
Jordan
Tableau de donnéesBICHEAutreRe: JMP ANOVA donnant un mauvais nombre de degrés de libertéIl semble que JMP manque complètement ma condition T = 70 degrés. C'est vraiment bizarre.
Re: JMP ANOVA donnant un mauvais nombre de degrés de libertéEffectivement, j'interprétais simplement cela de manière incorrecte. J'ai supposé que JMP utiliserait un modèle d'effets avec n-1 degrés de liberté, mais comme j'ai défini la température pour être une variable continue, JMP utilisait en fait un modèle de régression avec un nombre de degrés de liberté inférieur (1). En ajoutant un terme température * température, je peux amener les degrés de liberté à 2, ou en changeant la température en une variable catégorielle (et non continue).
Re: JMP ANOVA donnant un mauvais nombre de degrés de liberté
Activez cette option dans votre rapport pour voir tous les niveaux de vos variables nominales
Aussi, pour obtenir une meilleure aide afin que les gens sachent ce que vous faites. Cliquez sur ce petit triangle rouge en haut, Enregistrer le script> Dans le presse-papiers. Puis revenez ici tapez votre question, et cliquez sur le bouton "" au-dessus de la fenêtre de publication, et collez-y votre presse-papiers.
Il ressemblera à ceci:
Fit Model(
Y( :Name( "Life (hours)" ) ),
Effects(
:Temperature & RS,
:Material Type,
:Temperature * :Temperature,
:Temperature * :Material Type
),
Run);
en exécutant ce script sur la table de données que vous avez fournie, vous pouvez voir exactement à quoi ressemble mon analyse.
Il s'agit d'un modèle de surface de réponse. Il comprend toutes les interactions bidirectionnelles et les effets quadratiques. Remarque Le matériau est nominal et la température est continue.
