カスタムスクリーニングDoEを適合させるためのガイドラインこんにちはJMPユーザーコミュニティ、
主な効果のためにカスタムスクリーニングDoEに適合するいくつかの提案/ガイドラインを探しています。 以下は、モデルフィッティングのスクリーンショットです。 私の思考プロセスは、t比が2を超えるすべての因子が残るまで、t比が2未満の因子を1つずつ削除し、それらの因子を使用して応答曲面計画を実行し、より詳細な調査を行うことです。 また、要因を取り除く際にも実践的な知識を活用します。 ここに私が持っているいくつかの質問があります：
1. t比が2未満の要因を排除しても安全ですか？ JMPによると、この設計で使用できるp値はありませんが、基本的にp値0.05に相当します。 応答に対する要因の影響についての実用的な知識がないと仮定します。
2.他の方法を使用する必要がありますか？
ありがとうございました！
DOERe：カスタムスクリーニングDoEを適合させるためのガイドラインやあ、
デザインについて教えてください。 10の要素があるようです。 したがって、11個のパラメーター（切片を含む）を推定します。 また、Fit Modelレポートには、20回の観測（おそらく20回の実行）が記載されています。 だから私はあなたがp値を取得していない理由を理解するのに苦労しています。 このモデルにも変量効果がありますか？
より多くの情報は、JMPコミュニティがあなたを助けるのに役立ちます。 匿名バージョンのデータを添付できるかもしれません。
よろしく、
フィル
Re：カスタムスクリーニングDoEを適合させるためのガイドライン複数のトピックを追加する必要はありません。 同じ質問でまったく同じ情報を含む投稿がすでにあります。
