Punti centrali e disegni di screeningCiao membri,
Sto cercando di creare un progetto di screening degli effetti principali personalizzato utilizzando JMP 16. Ho cinque fattori e uno dei fattori è categoriale con 4 livelli. Il design personalizzato genera un esperimento di 16 prove e mi chiedevo se è necessario aggiungere punti centrali allo studio. Mi interessa solo determinare i fattori che contano e quale delle 4 variabili categoriali dovrei usare per un progetto RSM. Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato.
DOERe: Punti centrali e disegni di screeningNecessario? A rigor di termini... no, se il tuo obiettivo principale è stimare gli effetti principali influenti e solo gli effetti principali. Soprattutto per un progetto di screening in cui si prevede e si prevede di condurre una sperimentazione basata sul modello RSM di follow-up.
L'unico motivo per cui potrei considerare di aggiungere punti centrali è che stai cercando una sorta di stima interna all'esperimento indipendente dell'errore puro rispetto allo spazio sperimentale. Ma per me questo pone un'altra domanda... poiché alla fine sceglierai uno o più livelli del fattore categoriale... non vorresti stimare l'errore puro a OGNI livello per il fattore categoriale per vedere se quel "rumore" ' è costante attraverso il fattore categoriale? Se la risposta è 'sì'... allora dovrai replicare i punti centrali su tutti i livelli del fattore categoriale, che aumenterà il numero di esecuzioni nel tuo progetto abbastanza rapidamente... dove ora c'è una preponderanza di esecuzioni alla ricerca dell'errore puro e degli effetti principali non significativi. Un lungo modo di dire... lascerei i punti centrali...
Altri potrebbero sentirsi diversamente?
Re: Punti centrali e disegni di screeningI punti centrali riguardano fattori continui (o fattori numerici discreti). Dici di avere 5 fattori categoriali. Se ho interpretato correttamente la tua descrizione, devi solo preoccuparti degli effetti principali e degli effetti di interazione.
Re: Punti centrali e disegni di screeningLavorare con 4 livelli di un fattore categoriale in un esperimento di screening con solo 16 esecuzioni sembra semplificare eccessivamente il sistema. Se è possibile che vi sia un'interazione tra il fattore categoriale ei fattori continui, potrebbe essere una buona idea aggiungere il termine di interazione al modello. Questo rende il tuo esperimento di screening un po' più grande; tuttavia, alcune esecuzioni extra per ogni livello della variabile categoriale aumenterebbero la tua capacità di rilevare le differenze tra di loro.
Ad esempio, diciamo che solo 3 delle variabili continue sono importanti e si seleziona un livello della variabile categoriale, quindi sarebbero necessarie altre 8 esecuzioni per aggiungere le interazioni e gli effetti quadratici per le restanti 3 variabili continue. (DOE>AUMENTO)
Se le unità sperimentali non sono difficili o costose, è comunque meglio eseguire più corse.
Re: Punti centrali e disegni di screeningGrazie mille @markbailey
