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JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

Hallo,

Ich bin ganz neu bei JMP, also entschuldige ich mich, wenn ich bei euch, den Schlauen, etwas offensichtlich Falsches mache. Ich versuche, eine zweifaktorielle ANOVA auf einem Datensatz auszuführen, der die Batterielebensdauer bei 3 verschiedenen Temperaturen mit 3 verschiedenen Materialien beinhaltet. Wenn ich jedoch „Modell anpassen“ mit JMP ausführe, erhalte ich nur 1 Freiheitsgrad für jeden meiner Effekte, nicht 2, wie ich erwarten würde (3 Datenpunkte – 1 = 2 Freiheitsgrade). Dies führt zu einer ziemlich schlimmen Überschätzung meiner F-Verhältnisse und p-Werte, die viel zu klein sind. Ich habe die von mir verwendete Roh-JMP-Datei, meinen Modellspezifikationsdialog und die Ausgabe, die ich vom Modell erhalte, angehängt. Was mache ich falsch?

Am besten,

Jordanien

 

 

Konsumenten- und MarktforschungBetreff: JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

Ich wollte heute Morgen Ihren Datensatz schließen und mir ist noch etwas eingefallen.

Eine einfache gewöhnliche Analyse der kleinsten Quadrate könnte für die Frage, die Sie stellen, falsch sein.

Es sieht so aus, als ob Ihre Zeitspalte so etwas wie die Zeit bis zum Ausfall ist. In diesem Fall müssen Sie die Ausfallwahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Zeitpunkt kennen. B. die B10-Zeit, in Abhängigkeit von Temperatur und Material.

 

In diesem Fall ist ein Parametric Survival Fit eine gute Wahl

Fit Model(
 Y( :Name( "Life (hours)" ) ),
 Effects(
  :Temperature & RS,
  :Material Type,
  :Temperature * :Temperature,
  :Temperature * :Material Type
 ),
 Personality( "Parametric Survival" ),
 Distribution( "Weibull" ),
 Run(
  Likelihood Ratio Tests( 1 ),
  Quantile Profiler(
   1,
   Confidence Intervals( 1 ),
   Adapt Y Axis( 1 ),
   Term Value(
    Temperature( 68, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Material Type( 3, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
    Failure Probability( 0.1, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
   )
  )
 ),
 SendToReport(
  Dispatch( {}, "Effect Summary", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Whole Model Test", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Parameter Estimates", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Wald Tests", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch( {}, "Effect Likelihood Ratio Tests", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
  Dispatch(
   {"Quantile Profiler"},
   "10000",
   ScaleBox,
   {Min( 0 ), Max( 220.470532541004 ), Inc( 25 ), Minor Ticks( 0 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Quantile Profiler"},
   "Profiler",
   FrameBox,
   {Frame Size( 208, 207 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Quantile Profiler"},
   "Profiler",
   FrameBox( 3 ),
   {Frame Size( 208, 207 )}
  ),
  Dispatch(
   {"Quantile Profiler"},
   "Profiler",
   FrameBox( 5 ),
   {Frame Size( 208, 207 )}
  )
 )
)

Betreff: JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

Willkommen in der Community, ich habe mir Ihren Datensatz angesehen und habe eine Frage: Sie haben 4 Reaktionen auf jede Behandlungskombination, welche sind das? Handelt es sich um Wiederholungen oder Wiederholungen (und sind sie randomisiert)?

Die Analyse hängt vollständig davon ab, wie die Daten gesammelt wurden (unabhängig von der Software). Es ist wahr, dass es bei einem Faktor >2 Stufen darauf ankommt, wie Sie den Datentyp einstellen. Wenn die Variablen tatsächlich kontinuierlich sind, würde ein Regressionsansatz mehr Informationen über die Modelleffekte liefern als ANOVA (Sie müssen jedoch die Polynomterme zum Modell hinzufügen).

Betreff: JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

 

 

Aktivieren Sie diese Option in Ihrem Bericht, um alle Ebenen Ihrer nominalen Variablen anzuzeigen

 

Außerdem, um bessere Hilfe zu bekommen, damit die Leute wissen, was Sie tun. Klicken Sie oben auf das kleine rote Dreieck, Skript speichern > In Zwischenablage. Kommen Sie dann hierher zurück, geben Sie Ihre Frage ein, klicken Sie auf die Schaltfläche "" über dem Beitragsfenster und fügen Sie Ihre Zwischenablage dort ein.

Es wird so aussehen:

Fit Model(
 Y( :Name( "Life (hours)" ) ),
 Effects(
  :Temperature & RS,
  :Material Type,
  :Temperature * :Temperature,
  :Temperature * :Material Type
 ),
 Run);

 

Indem Sie dieses Skript mit der von Ihnen bereitgestellten Datentabelle ausführen, können Sie genau sehen, wie meine Analyse aussieht.

 

Dies ist ein Antwortoberflächenmodell. Es umfasst alle 2-Wege-Wechselwirkungen und quadratischen Effekte. Hinweis Material ist nominal und Temperatur ist kontinuierlich.

 

 

Betreff: JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

Sicher genug, ich habe das nur falsch interpretiert. Ich ging davon aus, dass JMP ein Effektmodell mit n-1 Freiheitsgraden verwenden würde, aber da ich die Temperatur als kontinuierliche Variable festgelegt habe, verwendete JMP tatsächlich ein Regressionsmodell mit einer geringeren Anzahl von Freiheitsgraden (1). Durch Hinzufügen eines Temperatur * Temperatur-Terms kann ich die Freiheitsgrade auf 2 bringen oder indem ich die Temperatur in eine kategoriale Variable (keine kontinuierliche) ändere.

Betreff: JMP ANOVA gibt falsche Anzahl von Freiheitsgraden an

Es sieht so aus, als würde JMP meine T = 70-Grad-Bedingung vollständig vermissen. Das ist wirklich bizarr.