Modellauswahl-schrittweiseHallo,
Ich habe eine Reihe von biologischen Parametern auf eine biologische Reaktion mit einem DSD gescreent. Ich mache eine schrittweise Vorwärtsregression AICc, und bei einem p-Wert unter 0,05 sehe ich, dass nur einer oder maximal zwei meiner Parameter signifikant werden, aber darüber hinaus (wie bei etwa 0,1 oder 0,2) erscheinen mehrere andere als signifikant, und wenn Entferne ich sie, nimmt der R-Quadrat-Wert ab. Bei einigen Modellen sehe ich weder Cp- noch R-Quadratwerte, dies sind hauptsächlich die letzten Modelle, die die Software nach der Anpassung anzeigt. Meine Fragen sind also: 1- Ist es richtig, diese Modelle ohne Cp- und R-Quadratwerte auszuschließen? 2-Der Literatur fehlen genügend Informationen über die Beziehung zwischen Parametern für meine Antwort, aber es könnte einige geben, die ich mit Modell verstehen möchte. Ich habe auf Multikollinearität überprüft und der VIF-Wert liegt bei etwa 1 bis 2 (nicht hoch), aber mir ist nicht klar, wie ich meine Ergebnisse interpretieren kann und ob ich mein Modell auf einen p-Wert unter 0,05 oder darüber beschränken soll?
Als Anfänger würde ich mich über jede Hilfe freuen!
AnalytikDAMHIRSCHKUHBetreff: Modellauswahl – schrittweiseWie viele Faktoren hast du?
Haben Sie versucht, ein Modell auszuwählen, indem Sie DOE > Definitive Screening > Definitive Screening anpassen oder das Tabellenskript Fit Definitive Screening ausführen?
Wie hoch ist der geschätzte RMSE für Ihre Antwort mit dem bisher besten Modell? Wie vergleicht sich dieser Wert mit der erwarteten Änderung der Reaktion eines realen Effekts?
Betreff: Modellauswahl – schrittweiseUm ein bisschen hinzuzufügen @markbailey 's Input, denken Sie daran, dass Sie ein Screening-Design durchgeführt haben. Diese Arten von Designs sind normalerweise Teil eines größeren strategischen Weges zum Lernen oder Treffen einer Entscheidung. Eines der Hauptziele eines Screening-Designs besteht darin, aktive oder interessante Effekte abzuschätzen, die es wert sind, weiter untersucht zu werden. Betonung hier auf "weiteres Studium". Ich versuche, mich nicht zu sehr an Dingen wie kritischen p-Werten oder der Modellierung statistischer Diagnosen zu hängen, um Entscheidungen zu treffen, die über "Soll ich diese Faktoren in weitere Studien einbeziehen?" In dieser Phase Ihrer größeren Problemlösungsbemühungen möchten Sie daher möglicherweise weiterhin Faktoren oder Effekte einbeziehen, die nahe den kritischen p-Werten oder der von Ihnen verwendeten Regressionsdiagnostik liegen. Behalten Sie diese Faktoren in der Studie bei ... lernen Sie weiterhin mit DOE-Methoden. Lassen Sie sich bei der Gesamtuntersuchung von den zusätzlichen Elementen und der Analyse leiten.
Betreff: Modellauswahl-schrittweiseSowohl Mark als auch Pete haben tolle Fragen und tolle Ratschläge. Ich werde Ihrer Untersuchung nur einige praktische Anmerkungen hinzufügen. Sind die Daten sinnvoll? Hat sich die Antwortvariable um einen praktischen Betrag geändert? Hast du die Daten grafisch dargestellt?
