Lignes directrices pour l'ajustement du dépistage personnalisé DoEBonjour la communauté d'utilisateurs JMP,
Je recherche des suggestions/directives pour adapter un DoE de dépistage personnalisé pour les effets principaux. Ci-dessous, la capture d'écran de l'essayage du modèle. Mon processus de réflexion consiste à supprimer ces facteurs avec un rapport t inférieur à 2 un par un jusqu'à ce que tous les facteurs restent avec un rapport t supérieur à 2, puis à utiliser ces facteurs pour effectuer une conception de surface de réponse pour une enquête plus détaillée. J'utiliserai également mes connaissances pratiques lors de l'élimination des facteurs. Voici quelques questions que je me pose :
1. est-il sûr d'éliminer les facteurs dont les rapports t sont inférieurs à 2 ? Selon JMP, cela équivaut fondamentalement à une valeur p de 0,05 bien qu'il n'y ait pas de valeur p disponible pour cette conception. En supposant qu'il n'y ait aucune connaissance pratique de l'impact des facteurs sur la réponse.
2. D'autres méthodes devraient-elles être utilisées ?
Merci!
BICHERe : Directives pour l'installation du DoE de dépistage personnaliséSalut,
Pouvez-vous dire quelque chose sur la conception? Il semble que vous ayez 10 facteurs. Donc 11 paramètres (y compris l'interception) à estimer. Et le rapport Fit Model indique 20 observations (donc probablement 20 courses). J'ai donc du mal à comprendre pourquoi vous n'obtenez pas de valeurs p. Avez-vous également des effets aléatoires dans ce modèle ?
Plus d'informations aideraient la communauté JMP à vous aider. Vous pouvez peut-être joindre une version anonymisée des données.
Salutations,
Phil
Re : Directives pour l'installation du DoE de dépistage personnaliséPas besoin d'ajouter plusieurs sujets. Vous avez déjà un post contenant exactement les mêmes informations avec les mêmes questions.
