Analyse des résultats du CCDSalut à tous,
J'essaie d'étudier le comportement chimique d'un solide. J'ai fait des projections et l'ascension la plus raide qui m'a montré un point de selle. Ensuite, j'ai mené une expérience (conception composite centrale ordinaire) sur cette zone pour capturer la courbure. Mais je ne sais pas comment analyser les résultats, mon modèle n'est pas significatif avec des termes quadratiques et le manque d'ajustement est significatif (le modèle ne devient significatif que lorsque j'élève mon modèle à la puissance 4).
Quelqu'un pourrait-il m'aider à mieux comprendre s'il vous plait ?
j'ai joint mon fichier
| xT | xt | xN | Température | Temps | L/S | Réponses |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 61,32 |
| -1 | -1 | -1 | 176 | 3.5 | 4.62 | 59,49 |
| -1 | 1 | -1 | 176 | 3.9 | 4.62 | 70.17 |
| -1 | -1 | 1 | 176 | 3.5 | 5.15 | 53,69 |
| 1 | -1 | -1 | 180 | 3.5 | 4.62 | 69,95 |
| 1 | 1 | -1 | 180 | 3.9 | 4.62 | 63.31 |
| 1 | -1 | 1 | 180 | 3.5 | 5.15 | 49.51 |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 65,88 |
| 1 | 1 | 1 | 180 | 3.9 | 5.15 | 70,5 |
| 0 | 0 | -1.68 | 178 | 3.7 | 4.4 | 72,39 |
| 0 | 0 | 1,68 | 178 | 3.7 | 5.4 | 66,82 |
| 0 | -1.68 | 0 | 178 | 3.4 | 4.9 | 67,99 |
| 0 | 1,68 | 0 | 178 | 4 | 4.9 | 68,89 |
| 1,68 | 0 | 0 | 182 | 3.7 | 4.9 | 92,75 |
| -1.68 | 0 | 0 | 175 | 3.7 | 4.9 | 74,25 |
| -1 | 1 | 1 | 176 | 3.9 | 5.15 | 69,57 |
| 0 | 0 | 0 | 178 | 3.7 | 4.9 | 71,74 |
BICHERe : Analyse des résultats du CCDSalut, Aaron
Il semble que la température soit un facteur important.
D'après le tracé 3D, la courbe composée de deux dimensions quelconques ne ressemble pas à une parabole. Par conséquent, l'effet de l'ajustement de second ordre sera mauvais et l'ajustement d'ordre élevé entraînera un surajustement.
De la même manière, si la température est prise comme axe Z et que les deux paramètres restants sont pris comme axes X et Y, une surface parabolique (imaginez une montagne) ne peut pas être vue. La surface de réponse ne doit donc pas être très bonne.
Un ajustement d'ordre élevé permettra d'obtenir un meilleur R-carré, mais il est probable qu'il soit trop ajusté.
Espérons que cela peut vous aider.
Re : Analyse des résultats du CCDJe ne vois pas grand-chose comme étant significatif ici non plus. En fait, je ne vois PAS de manque d'ajustement significatif car la valeur p pour ce test avec le modèle de surface de réponse complète est de 0,2195. Le principal problème semble être qu'il n'y a pas de grand changement dans la réponse sur les plages que vous avez sélectionnées.
Même la suppression des points axiaux de la conception et l'ajustement d'un modèle factoriel complet ne montre aucun effet significatif (et ne montre pas non plus un manque d'ajustement). Je pense que la variabilité sur vos points centraux (écart type = 5,22) est grande par rapport à l'écart type dans le reste des données. Je dirai que les plages de vos variables ne sont pas très larges. En règle générale, vous souhaitez que les plages soient suffisamment larges pour pouvoir détecter un effet. Une oscillation de sept degrés du point axial bas au point haut et seulement une différence de quatre degrés entre les niveaux -1 et +1 n'est pas très grande.
Re : Analyse des résultats du CCDje suis d'accord avec @Dan_Obermiller . Les facteurs ne semblent pas avoir beaucoup d'effet sur la réponse sur les plages que vous avez utilisées. En tant que chimiste, la plage de température semble très étroite - intuitivement, je ne m'attendrais pas à voir un grand changement dans la réponse si je change la température de 175 à 182 degrés.
Cela pourrait être une bonne chose, s'il s'agit d'une étude de robustesse. Les résultats ici vous indiquent que vous pouvez faire varier les facteurs sur ces plages et obtenir une réponse cohérente.
Mais cela ressemble plus à une étude d'optimisation. Dans ce cas, vous devrez expérimenter plus audacieusement pour obtenir un modèle utile. Vous pouvez utiliser Augment Design dans le menu DOE pour ajouter des analyses à partir d'une plage de facteurs étendue.
Une option est que vous pourriez inclure les données de votre conception de criblage. L'ensemble de données combiné ne sera probablement pas équilibré, mais je pense qu'il inclura des données provenant d'un espace de facteurs plus large et pourrait vous permettre de créer un modèle plus utile.
Je vous ai joint des données sous forme de tableau de données JMP.
J'espère que tout cela aide.
Phil
Re : Analyse des résultats du CCDMerci beaucoup pour votre réponseRe : Analyse des résultats du CCDMerci beaucoup @Phil_Kay et @Dan_Obermiller pour vos commentaires éclairés.Étant donné que j'ai fait la montée la plus raide avec 9 marches et que le point de selle a été affiché entre les marches 3 et 4, ce qui correspond à ma plage (176-180°C) (la réponse diminue de 4 à 9). Est-il possible qu'il ne s'agisse que d'un optimum local ?
Objet : Analyse des résultats du CCDJe suis sûr que c'est possible. Je ne sais vraiment rien sur les méthodes d'ascension les plus raides.
Je pense toujours qu'il vaudrait la peine de regarder votre ensemble de données complet avec vos expériences de dépistage et de CCD combinées.
(Je suppose que les données de l'expérience de dépistage ne font pas partie des données que vous avez partagées - d'après votre description, il semble que vous ayez effectué un CCD complet sur une région de facteur différente par rapport à l'expérience de dépistage.)
Peut-être que vous incluriez également vos données d'ascension les plus raides.
