Lors de la création d’un DoE, le type de modélisation ou le rôle de conception, ou les deux, sont-ils pris en compte ?Notre expérience a un facteur réglé sur "faible" / "moyen" / "élevé" - ces niveaux seront ajustés par une combinaison de paramètres
Le type de données est défini sur Caractère
Le type de modélisation est défini sur Ordinal
Le rôle de conception est défini sur Catégorique
L'ordre des valeurs est défini sur "faible" / "moyen" / "élevé".
JMP crée-t-il la conception avec ces informations, que le bas est inférieur au milieu, etc. ?
Ou s'agira-t-il de la même conception qu'avec trois facteurs catégoriels qui n'ont ni ordre ni relation ?
L'alternative est de renommer "low" / "middle" / "high" en "1" / "2" / "3" avec
Type de données défini sur Numérique
Type de modélisation défini sur Ordinal
Rôle de conception défini sur Numérique discret
Pour notre expérience, nous avons besoin de moins d’exécutions recommandées.
Quelle est la bonne méthode ou comment décider laquelle utiliser ?
Merci d'avance pour votre aide!
Danielle
Personnalisation de masseRe : Lors de la création d'un DoE, le type de modélisation ou le rôle de conception, ou les deux, sont-ils pris en compte ?Si un facteur est une chaîne de caractères, JMP le traitera comme discret. Cela signifie que les niveaux ne sont que des noms et qu'il n'y a pas d'ordre implicite (ordinal et nominal sont traités de la même manière - rappelez-vous que dans Custom Designer, JMP ne demande pas le type de modélisation). L’inconvénient d’un facteur véritablement catégorique est que l’interpolation ne peut pas être utilisée pour aider à estimer les paramètres aux différents niveaux. Vous DEVEZ prendre des données à chaque niveau, et prendre moins de points de données à un niveau diminuera l'estimation du paramètre pour ce niveau.
Si un facteur est défini sous forme numérique discrète, JMP le créera comme continu. La principale différence est que pour atteindre tous les niveaux discrets, JMP ajoutera des termes supplémentaires « si possible » au modèle pour forcer les niveaux supplémentaires. Pour votre exemple, cela ajouterait un terme au carré supplémentaire pour votre facteur afin de garantir que le niveau « 2 » apparaîtra dans la conception. Cette approche POURRAIT conduire à ce que le niveau intermédiaire ne soit pas choisi aussi souvent que si la chaîne de caractères était utilisée. Pourquoi? Parce que si le facteur est vraiment continu, alors l'interpolation peut nous aider dans l'estimation des paramètres. J'en sais un peu plus sur le milieu de la plage des facteurs car j'aurai des données collectées aux réglages bas et élevés.
Généralement, si un facteur peut être traité comme continu, je recommanderais de le rendre continu pour la conception. Mais si tel est le cas, je me demanderais alors : pourquoi avez-vous besoin de trois niveaux ? Mathématiquement, la seule raison d'être du troisième niveau est d'estimer la courbure. Si tel est le cas, alors le modèle doit contenir un terme au carré. Il y a donc beaucoup de discussions à avoir autour des facteurs et de la manière dont ils devraient être traités, mais je pense que la plupart de ces réponses sont basées sur la connaissance du sujet.
En fin de compte, créez le design dans les deux sens. Lequel a les meilleures propriétés qui répondent à vos besoins ?
