Calcule la restricción y el efecto de cada factor para definir cuál es el factor significativoBuenas tardes a todos,
Tengo 5 factores (A, B, C, D, E) en este Excel. Sin embargo, la única fracción media de un experimento de 2 ^ 5 se utiliza para estudiar. El archivo de Excel se proporciona con ejecución de prueba y observación. Usé taylor (1 / -1) para llenar la matriz de diseño para el efecto principal con efectos de interacción.
Con base en este valor de Excel, necesito encontrar el contraste y el efecto para el factor A, B, C, D y E.
Hice esto en Excel:
Función de contraste = sumproducto (A2: A17, F2: F17)
Efecto = contrast (A) /0,5 número de ensayos.
Si me ayudaría a calcular los efectos y el resumen de los 5 efectos principales en función de los 16 valores proporcionados en Excel. Realmente lo agradecería.
El archivo de Excel mostró cómo uso la función de Excel para el efecto y el contraste. Estos son mis proyectos senior y tengo que usar jmp.
AnalíticaTabla de datosGAMARe: Calcule la restricción y el efecto de cada factor para definir cuál es el factor significativoBienvenidos a la comunidad. Estoy luchando un poco para brindar consejos específicos, ya que esto está relacionado con su desarrollo educativo. Suponiendo que sepa cómo abrir el archivo de Excel en JMP, le sugiero que comience aquí:
https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/#page/jmp/overview-of-the-fit-model-platform.shtml#
Re: Calcule la restricción y el efecto de cada factor para definir cuál es el factor significativoHola,
Aprendí sobre JMP, pero en este caso, para el efecto, solo tengo 16 efectos en lugar del factorial completo 32. Supongamos que 5 factores tendrán 32 efectos. Me pregunto si, de todos modos, todavía puedo ejecutar el diseño factorial completo del DOE sin ningún error en Pvalue para obtener el resumen del efecto. Gracias
Re: Calcule la restricción y el efecto de cada factor para definir cuál es el factor significativoNuevamente, no estoy seguro desde una perspectiva educativa si se supone que debes saber esto o aprender esto. No utilizará un factorial completo. 5 factores en 16 tratamientos es una fracción Res V ½ (2 ^ 5-1). El modelo debe contener todos los efectos de 1er y 2do orden (puede crear esto en JMP ejecutando la plataforma Fit Model, resaltando los 5 factores y seleccionando Macros> Factorial to Degree y use el valor predeterminado- 2. Esto saturará el modelo (tenga en cuenta todos los grados de libertad). Obtendrá ANOVA y pruebas de efectos, pero no habrá una estimación del error y, por lo tanto, no habrá valores p (usaría gráficos Normal y Pareto junto con conocimientos científicos / de ingeniería para reducir el modelo). Una vez que se reduce el modelo, puede volver a ejecutarlo y los términos que se eliminaron del modelo se agruparán en los términos de error. Entonces obtendrá los gloriosos valores p (que, por supuesto, está sesgado).
