Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxSalutations,
J'ai du mal à comprendre le codage par JMP d'un plan factoriel simple à 2 niveaux. Les niveaux (-1,1) de la table de codage créée par Ajuster le modèle (moindres carrés standard, filtrage des effets) apparaissent inversés par rapport à la table de paramétrage Modèle et à la colonne associée Ordres de valeurs.
J'ai joint un exemple de conception avec des niveaux de facteurs nommés pour suivre les niveaux bas et élevés (Full Factorial-Nom.jmp). Trois facteurs sont de type caractère/nominal et le dernier est numérique/nominal juste pour voir s'il est traité différemment. La colonne du modèle de conception identifie correctement les niveaux et la propriété Ordre des valeurs de chaque colonne est également correcte. Jusqu'ici, tout va bien...
Après ajustement d'un modèle d'effets principaux, les niveaux de la table de codage sont inversés. J'ai joint le résultat avec la colonne de modèle d'origine collée pour référence (Coding Table-Nom.jmp). Je sais que le modèle sera mathématiquement correct avec des signes inversés, mais je trouve que c'est une nuisance en pratique, en particulier sur les plans fractionnaires plus grands et plus complexes où j'utilise souvent des niveaux codés pour les diagnostics, l'exportation vers d'autres logiciels, etc.
Je note que l'attribut de codage dans la table de données est inaccessible pour les types de colonnes nominaux. Pourquoi donc? Je peux inverser l'ordre des valeurs des colonnes pour coder correctement mais, bien sûr, les niveaux de traçage sont inversés. Est-ce que j'ai raté quelque chose d'évident ici ? J'ai consulté la documentation et d'autres discussions avant de poster.
Merci pour vos idées -
- À M
Conception d'expériencesRe : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxCe que vous avez posté est logique, Dan. Il est également utile de consulter l'outil Afficher les estimations de prédiction. Je vais le laisser reposer là. Merci pour votre patience!
- À M
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxAvec les fichiers révisés, vous utilisez le codage par défaut de JMP. Le niveau bas sera affiché dans les estimations des paramètres. L'estimation du paramètre de niveau haut sera la valeur opposée de l'estimation du paramètre de niveau bas puisque vous n'avez que deux niveaux. Une façon de voir cela consiste à choisir le menu contextuel rouge et à sélectionner Estimations > Afficher l'expression de prévision. Je n'ai copié que les effets principaux.
N'oubliez pas que lorsque vous utilisez un type de modélisation Nominal, ce ne sont en réalité que des noms. Il n'est vraiment pas pertinent de savoir quelle valeur est le réglage "bas" et laquelle est le réglage "élevé".
Si vos facteurs sont numériques et continus, la formule de codage est X-Midrange(X)/( Range(x)/2) et n'est PAS la même que la façon dont le codage est effectué pour les facteurs nominaux. Puisque vous utilisez nominal, la formule n'est pas et ne peut pas être utilisée. Les détails sur ce que fait JMP peuvent être trouvés dans la partie Ajustement de modèles linéaires > Moindres carrés standard de la documentation JMP. J'ai inclus une partie de cette explication dans la pièce jointe.
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxMerci, Dan - Votre réponse va au cœur de la question, décrivant la convention de codage pour les facteurs nominaux. Je comprends ce que vous avez écrit pour signifier que le dernier niveau répertorié sera codé comme étant le "niveau de base" = +1.
Je suis désolé d'avoir téléchargé par erreur la table de conception après avoir inversé l'ordre des valeurs pour X1 pour voir ce qui se passerait. Juste pour repartir à zéro, voici une nouvelle table de conception jointe avec l'ordre des valeurs pour tous les facteurs définis comme vous l'avez décrit : le niveau bas est répertorié en premier, le niveau élevé est en deuxième position. Voir ci-dessous la boîte de dialogue Ordre des valeurs par défaut pour X1 après avoir réexécuté la création du DOE. Les autres niveaux de facteurs sont également répertoriés de la même manière. Lorsque je ré-analyse, le codage est toujours inversé par rapport au modèle de conception d'origine. Tableau de codage mis à jour également joint.
S'il vous plaît laissez-moi savoir si j'interprète mal quelque chose ici-
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxJe crois comprendre ce que vous dites. Chaque fois qu'il existe un facteur nominal, l'un des niveaux doit être considéré comme le niveau « de base ». Par convention, il s'agit toujours du dernier niveau répertorié (le niveau le plus élevé dans ce cas). Cela conduirait à afficher les estimations des paramètres pour le niveau bas. Votre table Full Facotrial-Nom ne présente pas ce comportement car l'une des propriétés de colonne de la table est l'ordre des valeurs. Vous avez modifié cela pour qu'il soit inversé pour tous vos facteurs. Votre niveau « de base » est donc désormais le niveau bas et non le niveau haut. Il ne s'agit PAS de l'ordre par défaut fourni par JMP.
Si vous réexécutez votre script DOE Dialog et créez un nouveau tableau, examinez l'ordre des valeurs. Vous verrez votre niveau bas répertorié en premier, le niveau élevé en deuxième. Remplissez maintenant vos données de réponse et réanalysez, je pense que vous verrez le codage tel que vous le souhaitez.
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveaux
@statman a écrit:
Désolé, je vais devoir laisser quelqu'un d'autre répondre car je suis toujours confus par la question. Quel est le meilleur Joe ou Mike ? Quel est le vert ou le rouge le plus élevé ? Ceux-ci sont arbitraires, il n’y a pas d’ordre logique dans le codage. Avez-vous des difficultés à interpréter les estimations des paramètres ? Vous pouvez spécifier quel niveau correspond à quel niveau dans la conception de l'expérience lorsque vous ajoutez les facteurs.
Juste pour clarifier pour tous ceux qui voudraient examiner cela. Comme le note Statman, j'ai spécifié les niveaux de facteurs lors de l'ajout des facteurs et de la création de la conception. La colonne "Modèle" créée par JMP confirme que ces niveaux ont été établis. J'ai également utilisé « Faible » et « Élevé » dans les noms des niveaux de facteurs pour les rendre « non arbitraires » dans le but d'interpréter cet exemple. Le design convient donc à mon objectif. Voir le tableau de conception ci-joint dans le message d'ouverture. Ma question ne porte pas sur la conception, mais plutôt sur la raison pour laquelle la plateforme de modélisation la code d'une manière incompatible avec les niveaux de conception établis. Autrement dit, pourquoi les signes de la matrice de codage (-1,1) sont-ils inversés par rapport au dessin ?
- À M
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxDésolé, je vais devoir laisser quelqu'un d'autre répondre car je suis toujours confus par la question. Quel est le meilleur Joe ou Mike ? Quel est le vert ou le rouge le plus élevé ? Ceux-ci sont arbitraires, il n’y a pas d’ordre logique dans le codage. Avez-vous des difficultés à interpréter les estimations des paramètres ? Vous pouvez spécifier quel niveau correspond à quel niveau dans la conception de l'expérience lorsque vous ajoutez les facteurs.
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxMerci. En fait, je ne remets pas en question la nécessité ou les raisons du codage, ni les différents paramétrages utilisés pour les différents contrastes. Je recherche quelque chose de plus simple puisque j'utilise souvent le codage du modèle ainsi que la table de facteurs nommée. Pour le cas à deux niveaux utilisant les contrastes somme à zéro, pourquoi JMP n'utilise-t-il pas l'intuitif (-1) pour les niveaux de facteurs "inférieurs" et (+1) pour les niveaux "supérieurs" définis dans le table de données de conception ? Et y a-t-il un moyen de forcer cela ?
Merci,
- À M
Re : Contrôle du codage factoriel nominal à 2 niveauxDésolé, je ne pense pas comprendre votre question. Le codage souhaité des facteurs est équidistant centré sur zéro. Cela explique historiquement la probabilité que les estimations des paramètres devront « compenser » les différences dans les valeurs de niveau, ce qui rend difficile la comparaison des estimations. Le codage « normalise » les estimations des paramètres. Désormais, cela se fait en arrière-plan, que vous codiez ou non. Le codage des facteurs catégoriels (Joe et Mike par exemple) est arbitraire.
Ce que je ne comprends pas, c'est que lorsque vous analysez l'ensemble de données à l'aide d'un modèle d'ajustement, vous ne modifiez absolument pas l'ensemble de données. Vous n'obtenez pas de nouveau tableau lorsque vous effectuez l'analyse. Je ne comprends donc pas comment ni pourquoi vous avez créé le deuxième ensemble de données ?
