안녕하세요,
JMP를 처음 접하는 분입니다. 현명한 여러분께 명백히 잘못된 일을 하고 있었다면 사과드립니다. 저는 3가지 다른 재료를 사용하여 3가지 온도에서 배터리 테스트 수명과 관련된 데이터 세트에 대해 2단계 분산 분석을 실행하려고 합니다. 그러나 JMP를 사용하여 "모델 적합"을 실행하면 각 효과에 대해 예상한 2 자유도(3개 데이터 포인트 - 1 = 2 자유도)가 아닌 1 자유도만 얻습니다. 이로 인해 너무 작은 F-비율과 p-값이 상당히 과대평가되었습니다. 사용 중인 원시 .jmp 파일, 모델 사양 대화 상자 및 모델에서 얻는 출력을 첨부했습니다. 내가 도대체 뭘 잘못하고있는 겁니까?
최상의,
요르단
오늘 아침에 귀하의 데이터 세트를 닫으려던 중 한 가지를 더 생각했습니다.
간단한 일반 최소 제곱 분석은 귀하가 묻는 질문에 대해 잘못되었을 수 있습니다.
시간 열이 실패 시간과 같은 것 같습니다. 이 경우 특정 시간의 고장 확률을 알아야 합니다. 예: B10 시간(온도 및 재료의 함수).
이 경우 Parametric Survival Fit이 좋은 선택입니다.
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 )}
)
)
)
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 귀하의 데이터 세트를 보고 질문이 있습니다. 각 치료 조합에 4개의 응답이 있습니다. 무엇입니까? 반복입니까 아니면 복제입니까(그리고 무작위화됩니까)?
분석은 데이터 수집 방법에 전적으로 의존합니다(소프트웨어에 관계없이). 요인이 >2 수준인 경우 데이터 유형을 설정하는 방법이 중요하다는 것은 사실입니다. 변수가 실제로 연속적이면 회귀 접근 방식이 ANOVA보다 모델 효과에 대해 더 많은 정보를 제공합니다(다항식 항을 모델에 추가해야 함).
보고서에서 이 옵션을 켜면 명목 변수의 모든 수준을 볼 수 있습니다.
또한 사람들이 당신이 무엇을 하고 있는지 알 수 있도록 더 나은 도움을 받기 위해. 상단에 있는 작은 빨간색 삼각형을 클릭하고 스크립트 저장>클립보드에 저장합니다. 그런 다음 여기로 돌아와서 질문을 입력하고 게시 창 위의 "" 버튼을 클릭한 다음 거기에 클립보드를 붙여넣습니다.
다음과 같이 표시됩니다.
Fit Model(
Y( :Name( "Life (hours)" ) ),
Effects(
:Temperature & RS,
:Material Type,
:Temperature * :Temperature,
:Temperature * :Material Type
),
Run);
제공한 데이터 테이블에 대해 이 스크립트를 실행하면 내 분석이 정확히 어떤 모습인지 확인할 수 있습니다.
이것은 반응 표면 모델입니다. 여기에는 양방향 상호작용과 2차 효과가 모두 포함됩니다. 참고 재료는 공칭이고 온도는 연속적입니다.
물론, 나는 이것을 잘못 해석하고 있었습니다. JMP가 자유도가 n-1인 효과 모델을 사용한다고 가정했지만 온도를 연속 변수로 설정했기 때문에 JMP는 실제로 자유도가 더 낮은(1) 회귀 모델을 사용하고 있었습니다. 온도 * 온도 항을 추가하여 자유도를 최대 2로 만들거나 온도를 범주형 변수(연속 변수가 아님)로 변경할 수 있습니다.
JMP에서 내 T=70도 조건이 완전히 누락된 것 같습니다. 이것은 참으로 기이한 일입니다.
