Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?Me lo ha presentato un cliente e non so come spiegarlo.Utilizzando i fattori della tabella allegata e l'esperimento di prova predefinito 21, il calcolo della potenza è mostrato di seguito.C'è una buona spiegazione per il motivo per cui la potenza è così bassa?
Ri: Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?I progetti di miscele hanno una bassa potenza perché gli effetti sono altamente correlati. Maggiore correlazione == minore potenza. In definitiva, il tuo interesse per un design misto è la stima della risposta e non la significatività del fattore. I fattori non significativi non possono essere rimossi dal modello, altrimenti non hai un design misto (cioè, rompe la matematica). Ciò che probabilmente accadrebbe a un fattore che non ha alcun effetto sulla risposta è che venga impostato su 0. Anche se questa può sembrare la stessa cosa da un punto di vista pratico, non lo è matematicamente. È possibile utilizzare un argomento simile per mantenere non significativo quando si adattano dati non misti con LASSO (o Rete elastica o Ridge). L'attenzione si concentra sulla stima della risposta e l'eliminazione di fattori non significativi può effettivamente peggiorare la stima (ovvero aumentare la varianza della previsione).
Ri: Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?Per aggiungere solo un po' all'eccellente risposta di Don, la potenza non ha davvero importanza in un esperimento di miscela perché non stai testando per vedere se il coefficiente dell'effetto principale è 0. In realtà proveresti per vedere se i coefficienti di effetto principale sono diversi dalla media complessiva dei dati. Questo è il motivo per cui non dovresti impostare un coefficiente su 0. In realtà sarebbe affermare che il coefficiente ha un effetto.
In realtà vorrei che JMP non riportasse nemmeno il potere sugli effetti principali di un design misto. Causa preoccupazioni inutili perché non è possibile "risolvere" il problema e non ha senso prenderlo in considerazione.
Ri: Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?E per aggiungere un'altra cosa per riferimento futuro... Le miscele sono spesso vincolate da proporzioni limitate di singoli componenti e combinazioni limitate di proporzioni. Questi vincoli aumentano notevolmente le correlazioni delle stime, il che esaspera ulteriormente la bassa potenza. Può sembrare davvero spaventoso! Ma come @DonMcCormack e @Dan_Obermiller hanno spiegato, non ci interessa davvero il potere comunque.
Ri: Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?Don, la tua affermazione su "i fattori non significativi non possono essere rimossi dal modello" riguarda anche gli effetti di ordine superiore (effetti non principali/termini di blending lineare)?
Ri: Calcolo della potenza sul design della miscela - Perché la potenza è così bassa?No, solo gli effetti principali (cioè, il componente della miscela non può essere rimosso dal modello).
