DoEを作成するとき、モデリングタイプまたは設計の役割、あるいはその両方が考慮されますか？私たちの実験には、「低」/「中」/「高」に設定された係数があります-これらのレベルは、設定の組み合わせによって調整されます
データ型が文字に設定されている
モデリングタイプが序数に設定されている
設計の役割はカテゴリに設定されています
値の順序は「低」/「中」/「高」に設定されます
JMPは、その情報、低値が中値よりも低いなどの情報を使用してデザインを作成しますか？
それとも、順序や関係のない3つのカテゴリ要素と同じデザインになるのでしょうか。
別の方法は、「低」/「中」/「高」の名前を「1」/「2」/「3」に変更することです。
データ型を数値に設定
モデリングタイプを序数に設定
離散数値に設定された設計役割
私たちの実験では、あまり推奨されない実行が必要です。
どちらが正しい方法ですか、それともどの方法を使用するかをどのように決定しますか？
助けてくれてありがとう！
ダニエラ
DOERe：DoEを作成するとき、モデリングの種類または設計の役割、あるいはその両方が考慮されますか？因子が文字列の場合、JMPは因子を離散として扱います。 つまり、レベルは単なる名前であり、暗黙の順序はありません（順序と名義は同じように扱われます。カスタムデザイナーでは、JMPはモデリングタイプを要求しないことに注意してください）。 真に分類的な要因の欠点は、さまざまなレベルでパラメーターを推定するために内挿を使用できないことです。 各レベルでデータを取得する必要があります。レベルで取得するデータポイントが少ないと、そのレベルのパラメーターの推定値が減少します。
因子が離散数値として作成される場合、JMPは因子を連続として作成します。 主な違いは、すべての離散レベルを達成するために、JMPはモデルに追加の「可能であれば」項を追加して、追加のレベルを強制することです。 たとえば、因子に2乗項を追加して、「2」レベルが設計に表示されるようにします。 このアプローチでは、文字列が使用されている場合ほど頻繁に中間レベルが選択されない可能性があります。 どうして？ 因子が本当に連続的である場合、内挿はパラメーター推定に役立つ可能性があるためです。 低設定と高設定でデータを収集するので、ファクター範囲の中央についてもう少し知っています。
一般に、因子を連続として扱うことができる場合は、設計のために連続にすることをお勧めします。 しかし、その場合、私は質問します：なぜあなたは3つのレベルが必要なのですか？ 数学的には、第3レベルの唯一の理由は、曲率を推定することです。 その場合、モデルには二乗項が含まれている必要があります。 ですから、その要因やどのように扱うべきかについては多くの議論がありますが、それらの答えのほとんどは主題の知識に基づいていると思います。
最終的には、両方の方法でデザインを作成します。 あなたのニーズを満たすより良い特性を持っているのはどれですか？
