Wie kann ich angeben, dass ein Mischungsfaktor mehrere kategoriale Ebenen (Komponententypen) annehmen kann?Hallo,
Ich versuche, einen Mischungsentwurf mit Nicht-Mischungsfaktoren zu entwerfen und dann zu analysieren, und habe einige Probleme zu verstehen, wie man das richtig macht. Kurz gesagt, ich führe ein Experiment mit einer Mischung von Komponenten unter verschiedenen Temperaturbedingungen durch. Die Proben sind eine Mischung aus Komponente 1 und Komponente 2, wobei Komponente 2 eines von drei verwandten Materialien ist. Was mir Probleme bereitet, ist die Kodierung der Tatsache, dass bei Komponente 2 = 0 das Material von Komponente 2 offensichtlich keinen Einfluss auf das Ergebnis hat, da es völlig fehlt. Unter Verwendung der folgenden Faktoren für das Design und einschränkender Faktoren, sodass beispielsweise Komponente 2 nicht A oder B sein darf, wenn Komponente 2 = 0, entsteht eine vernünftige Designmatrix. Bei der Analyse stoße ich jedoch auf das Problem, dass das Modell davon ausgeht, dass der Typ der Komponente 2 (A, B oder C) einen Einfluss auf die Antwort hat, selbst wenn Komponente 2 = 0 (dh nicht vorhanden) ist.
Komponente 1: 0-1 (kontinuierlich, Mischung)
Komponente 2: 0-1 (kontinuierlich, Mischung)
Komponente 2 Typ: A, B, C (kategorisch)
Temperatur: 40-150 (kontinuierlich)
Kann mir jemand helfen, die Designmatrix besser zu erstellen oder die Analyse durchzuführen?
Danke,
David Gillespie
Verbraucher- und MarktforschungVersuchsplanungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Wie kann ich angeben, dass ein Mischungsfaktor mehrere kategoriale Ebenen (Komponententypen) annehmen kann?Und mein Kollege, @flo_kussener , hinzugefügt...
Beachten Sie, dass JMP bei einer Mischungskomponente, deren niedrigerer Wert >0 ist (in diesem Beispiel X1>0,3 und Verhalten als 0 und entfernt den Effekt des Typs. Sie können beispielsweise sehen, dass X1 bei 0,3 liegt und der Typ X1 keine Auswirkung hat.
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Betreff: Wie kann ich angeben, dass ein Mischungsfaktor mehrere kategoriale Ebenen (Komponententypen) annehmen kann?
Ich möchte nur hinzufügen, dass Sie dies auch mit den richtigen Mischungsfaktoren tun können.
Im beigefügten Beispiel habe ich ein benutzerdefiniertes Design mit drei Mischungsfaktoren und drei kategorialen „Typ“-Faktoren erstellt.
In „Custom Design“ habe ich ein Modell angegeben, das Folgendes umfasst:
- Haupteffekte der Mischung
- 2-Wege-Interaktionseffekte zwischen allen Mischungsfaktoren
- 2-Wege-Wechselwirkungen zwischen jedem Mischungsfaktor und dem entsprechenden Typfaktor
Dies scheint zu funktionieren, wenn ich die simulierten Y-Daten modelliere. Wenn einer der Mischungsfaktoren 0 ist, weist der entsprechende Typfaktor keinen Unterschied zwischen L1 und L2 auf. Wenn beispielsweise „Monomer“ auf 0 gesetzt ist, zeigt „Monomer Type“ keinen Unterschied zwischen L1 und L2:
Betreff: Wie kann ich angeben, dass ein Mischungsfaktor mehrere kategoriale Ebenen (Komponententypen) annehmen kann?Hallo Phil, vielen Dank für die Hilfe. Da es sich bei der Mischung nur um eine Zweikomponentenmischung handelte, habe ich sie zunächst einfach als einen einzigen kontinuierlichen Faktor modelliert und die von Ihnen erwähnte Lösung verwendet, die ein sinnvolles Modell zu ergeben schien. Es hat auch funktioniert, wenn es als Mischung modelliert wurde, und die Vorhersagen sind nahezu identisch, was mich zuversichtlich macht, dass ein ähnlicher Ansatz für eine komplexere Mischung aus 3+ Komponenten funktionieren könnte.
Es hat eine Weile gedauert, bis ich herausgefunden habe, wie ich alle Faktoren in das Modell einbeziehen kann, wenn ich als Mischung modelliere. Interessant ist, dass Komponente 1 (Mischung) und Komponente 2 (Mischung) beide unabhängig voneinander im Modell auftraten und Komponente 2 auch in einer Reihe von Termen höherer Ordnung und Interaktion auftrat, während Komponente 1 in Termen höherer Ordnung oder Interaktion enthalten war Das Modell stieß auf eine Singularität und schien instabil zu werden. Liegt das daran, dass bei einer reinen Zweikomponentenmischung der Anteil einer Komponente einfach 1 minus der anderen ist? Daher wären die folgenden beiden Begriffe umgekehrt korreliert als Komponente 1 = (1 – Komponente 2)?
Komponente 1*Temperatur
Komponente 2*Temperatur
Ich nehme an, ich könnte möglicherweise stattdessen durchgehend Komponente 1 verwenden, aber in diesem Fall nutze ich die Interaktion zwischen Komponente 2 und dem kategorialen Faktor und bin daher darauf beschränkt, durchgehend Komponente 2 zu verwenden?
Danke
Dave
Betreff: Wie kann ich angeben, dass ein Mischungsfaktor mehrere kategoriale Ebenen (Komponententypen) annehmen kann?Hallo,
Dieselbe Frage kam auch auf ein Thread Anfang dieser Woche . Grundsätzlich müssen Sie das Modell ohne den Haupteffekt für den kategorialen Faktor definieren, sondern mit der Interaktion zwischen dem Betragsfaktor und dem kategorialen Faktor. Sie müssen wahrscheinlich auch die Faktorkodierung und die Einstellungen in „Modell anpassen“ ändern. Hoffentlich hilft das. Sie müssen mich wissen lassen, ob es für Ihr Mischungsproblem funktioniert, da das Beispiel im vorherigen Thread kein Mischungsdesign war.
Grüße,
Phil
