DOE-Frage – Zu wenige FreiheitsgradeIch bin ganz neu in der JMP-Community – habe gerade erst neulich mein Konto eingerichtet und in Betrieb genommen.
Ich führe ein Experiment durch und möchte die Auswirkungen der Hauptfaktoren und aller Wechselwirkungen auf zwei Ebenen sehen. Ich verwende ein L27-Taguchi-Array, um vier 3-Stufen-Faktoren mit drei Antworten pro Zeile/pro Versuch zu berücksichtigen. Ich habe einige Spalten leer gelassen, um Platz für die Interaktionen auf zwei Ebenen zu schaffen. Was ich jedoch nicht verstehe, ist, wenn ich Fit Model ausführe und mir die Effekttests ansehe, scheint es, dass ich nicht genügend Freiheitsgrade habe, um zu sehen, ob meine Hauptfaktoren oder nicht und meine Interaktionen auf zwei Ebenen sind signifikant. (Ich plane, einen F-Test zu verwenden, um die Signifikanz zu bestimmen).
Nach meinem Verständnis beträgt der Gesamtfreiheitsgrad für ein bestimmtes Design/System N-1, wobei N die Anzahl der Antworten oder Datenpunkte ist. Ich sollte haben (27 Läufe * 3 Antworten pro Lauf) - 1 = 80 Freiheitsgrade. Selbst wenn ich die #levels - 1 Freiheitsgrade für jeden Hauptfaktor (80 weniger 8 = jetzt 72 übrig) und die Freiheitsgrade für jede Zwei-Wege-Interaktion abziehen, sehe ich nicht, wie mir die Grade ausgehen könnten Freiheit.
Vielleicht habe ich etwas falsch in die Tabelle in JMP eingegeben? Hinweis: Ich habe einige der Kombinationen der Zahlen/Ebenen für jeden Lauf in meinem Taguchi-Array gemäß den Spalten geändert, die ich leer gelassen habe. siehe meine Anhänge für meine JMP-Datei und meine Rohdaten.
Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe und Anleitung!
DAMHIRSCHKUHBetreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeWillkommen in der Community.
Ich denke, Sie müssen Ihre Zwei-Wege-Interaktionen bereits im Modelldialog angeben. Das in Ihrer Tabelle gespeicherte Skript enthält nur Haupteffekte.
Betreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeSie haben alle Ihre Faktoren als nominal eingerichtet. Bei drei Ebenen bedeutet dies, dass jeder Haupteffekt zwei Freiheitsgrade erfordert. Die Interaktionen werden noch mehr erfordern.
Wenn Sie Ihre Spalten in numerische, kontinuierliche umwandeln, können Sie das gewünschte Modell schätzen. Ich habe diese überarbeitete Version Ihrer Tabelle beigefügt.
Betreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeHi @Dan_Obermiller .Das hat funktioniert; Ich kann jetzt die Auswirkungen der Hauptfaktoren und Wechselwirkungen erkennen. Kannst du etwas genauer erklären/erläutern, was du getan hast?
Hier sind meine Fragen:
1) Wie haben Sie die Spalten in numerische, kontinuierliche konvertiert? Was hat Sie zu dieser Entscheidung bewogen? Was meinten Sie, als Sie sagten, mein ursprüngliches Modell sei "nominal"?
2) Wie haben Sie die Freiheitsgrade für jede Interaktion/jeden Faktor gesteuert, indem Sie diese Änderung zu numerisch, kontinuierlich vorgenommen haben?
3) Was sind die Unterschiede zwischen meinem ursprünglichen Modell (ohne ausgewählte numerische, kontinuierliche Option) und dem überarbeiteten Modell (einschließlich numerischer, kontinuierlicher Option)? Warum ist das überarbeitete Modell die bessere Option?
Danke für deine Hilfe!
Betreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeIch habe folgende Gedanken:
Eine wichtige Frage zu Ihren "Läufen", sind das Wiederholungen oder Replikationen? Wenn die Läufe ohne Änderung der Behandlungskombinationen durchgeführt werden, sind sie Wiederholungen und gelten nicht als unabhängige Ereignisse (sie tragen also nicht zu den Freiheitsgraden bei). Ich sehe keine Ausführungsreihenfolge in Ihrer Tabelle (es ist immer gut, die Ausführungsreihenfolge im Auge zu behalten). Es scheint, dass es sich um Wiederholungen handelt, da Sie für jede Behandlung ein SN-Verhältnis haben. Sie haben also insgesamt 26 Freiheitsgrade; 8 für Ihre Haupteffekte (4 linear, 4 quadratisch) und 18 für Effekte höherer Ordnung. 2-Faktor-Wechselwirkungen "erfordern" jeweils 4 Freiheitsgrade, sodass Sie nicht genügend DFs haben.
Ein paar Fragen zur Datentabelle:
1. Der Mittelwert der drei Läufe entspricht nicht der Mittelwertspalte in Ihrer Datentabelle? Welche Daten wurden zur Berechnung der Mittelwerte verwendet? Ihre Formel berechnet nur den Mittelwert von Lauf 1 und 3?
2. Ihre Gleichung für das SN-Verhältnis scheint die Standardabweichung der Läufe 1 und 3 zu sein? Dies ist nicht die richtige Formel für das SN-Verhältnis (pro Taguchi)? Wenn der Zielwert der Antwortvariablen größer oder kleiner ist besser ist, verwenden Sie einfach die Standardabweichung. Wenn Sie versuchen, einen Zielwert zu erreichen, dann gibt es eine andere Gleichung. Was ist das Ziel der Reaktion?
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/overview-of-taguchi-designs.shtml#ww74478
3. Sie haben eine ungewöhnliche Bandbreite an Daten aus den 3 Durchläufen für die Behandlung (3 2 3 3, Ebenen entsprechend den Faktoren in der Reihenfolge Ihrer Tabelle)?
4. Wenn Sie Ihr Design nehmen und zu DOE > Design Diagnostics > Evaluate Design gehen, können Sie vielleicht herausfinden, welches das geeignete Modell ist? Hier ist eine Farbkarte der Korrelationen:
5. Ich sehe das äußere Array nicht? Einer der wichtigsten Beiträge von Taguchi war das Experimentieren mit steuerbaren Faktoren über einer Fakultät von Rauschfaktoren. Das SN-Verhältnis sollte über die Daten berechnet werden, die aus den wiederholten Läufen über der Fakultät des Rauschens (äußeres Array) gesammelt wurden.
Ich habe eine Datentabelle mit beigefügt, die meiner Meinung nach die richtigen Mittelwerte und Standardabweichungen für jede Behandlung enthält. Ich habe die Fit-Model-Plattform gespeichert, obwohl ich die Singularität nicht vollständig diagnostiziert habe.
Betreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeBevor ich erkläre, was ich getan habe, muss ich darauf hinweisen, dass ich nicht sicher bin, ob Sie es tun SOLLTEN. Bitte beachten Sie den Beitrag von @Statman für einige sehr gute Fragen.
Um Ihre Fragen 2 und 3 zu beantworten: Ich habe mir Ihre Tabelle nur sehr oberflächlich angesehen und festgestellt, dass die Faktoren nominal sind. Ich habe auch gesehen, dass die Faktoren innerhalb der Spalte "linksbündig" waren, was darauf hinweist, dass es sich um Textfelder handelt, obwohl die Werte Zahlen waren. Nominalfaktoren werden immer mehr Freiheitsgrade einnehmen, da die Idee der Interpolation nicht existiert. Beispielsweise verwendet -1, 0, +1 nur einen Freiheitsgrad, wenn es als kontinuierlich behandelt wird. Konzeptionell können Sie die 0 ignorieren, da Sie die Steigung nur mit -1 und +1 schätzen können (wiederum ist dies das Konzept, nicht das, was tatsächlich mathematisch passiert). Aber für dieselben drei Werte, wenn sie nominell sind, könnte ich sie A, B und C nennen. Jetzt muss ich sowohl die Wirkung von A als auch die Wirkung von B sehen. (C kann durch Differenz erhalten werden). Das sind zwei Freiheitsgrade, da ich keine Interpolation verwenden kann, um mir zu helfen.
Beachten Sie, dass ich nicht sage, dass das Modell mit stetigen Faktoren das bessere Modell ist. Das ist eine andere Frage. Ich sage nur, dass dies eine Möglichkeit für Sie ist, ein Modell mit Interaktionen zu erhalten. Macht das Sinn? Ich weiß nicht. Sie kennen Ihre Daten. Ist es sinnvoll, sich diese als kontinuierliche Variablen vorzustellen? Aufgrund ihrer Namen bin ich mir nicht sicher, ob dies der Fall ist. Wieder beziehen sich auf einige von @statmann 's Fragen. Taguchi-Designs sind oft Designs der Auflösung III, was bedeutet, dass sie keine Wechselwirkungen schätzen sollen.
Zu Ihrer ersten Frage, wie habe ich die Änderungen in JMP vorgenommen. Ich habe Ihre Faktorspalten ausgewählt. Ich ging zu Spalten > Attribute standardisieren. Ich klickte auf Attribute und wählte Datentyp. Der Datentyp wurde in Numerisch geändert
Ich ging zurück zu den Attributen und wählte den Modellierungstyp aus. Ich habe das Feld „Modellierungstyp“ in „Kontinuierlich“ geändert. Auf OK geklickt. Passen Sie das Modell an.
Betreff: DOE-Frage - Zu wenige FreiheitsgradeIch komme mit einer anderen Fragestellung zu diesem Thread @Dan_Obermiller und @statmann obwohl ich mit all ihren Gedanken übereinstimme. Ich werde eine Frage stellen: Wie hoch ist Ihr Fachwissen in Bezug auf die Versuchsplanung und den Modellierungsprozess? Wenn es ein Anfänger ist ... würde ich jedes weitere Experimentieren oder Analysieren einstellen und zum SAS-Kurs "Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung" rennen und den gesamten Kurs von Anfang bis Ende absolvieren. Hier der Link zur Landingpage des Kurses:
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