Question DOE - Trop peu de degrés de libertéJe suis très nouveau dans la communauté JMP. Mon compte vient juste d'être opérationnel l'autre jour.
Je mène une expérience et je souhaite voir les effets des principaux facteurs et de toutes les interactions à deux niveaux. J'utilise un tableau L27 Taguchi pour tenir compte de quatre facteurs à 3 niveaux avec trois réponses par ligne/par essai. J'ai laissé quelques colonnes vides pour faire de la place aux interactions à deux niveaux. Cependant, ce que je ne comprends pas, c'est que lorsque j'exécute Fit Model et que je regarde les tests d'effet, il semble que je n'ai pas suffisamment de degrés de liberté pour voir si mes principaux facteurs et mes interactions à deux niveaux sont significatives. (Je prévois d'utiliser un test F pour déterminer la signification).
D'après ma compréhension, le nombre total de degrés de liberté pour une conception/un système donné est N-1, où N est le nombre de réponses ou de points de données. Je devrais avoir (27 exécutions * 3 réponses par exécution) - 1 = 80 degrés de liberté. Même en soustrayant les #niveaux - 1 degrés de liberté pour chaque facteur principal (80 moins 8 = 72 restants maintenant) et les degrés de liberté pour chaque interaction bidirectionnelle, je ne vois pas comment je pourrais manquer de degrés de liberté.
Peut-être que j'ai entré quelque chose de mal dans le tableau de JMP ? Remarque : j'ai modifié certaines des combinaisons de nombres/niveaux pour chaque exécution dans mon tableau Taguchi en fonction des colonnes que j'ai laissées vides ; voir mes pièces jointes pour mon fichier JMP et mes données brutes.
Merci d'avance pour votre aide et vos conseils !
Conception d'expériencesIngénierie de la qualité et des procédésRe : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéMes réponses pour clarification et pour être d'accord avec Pete, si vous êtes nouveau dans l'expérimentation, peut-être qu'une compréhension fondamentale et surtout une compréhension de Taguchi est suggérée.
1. " Cependant, je ne connais pas trop le rapport SN ; c'est quelque chose qui a été généré automatiquement lorsque j'ai créé le design Taguchi dans JMP. "
Encore une fois, vous avez besoin trop comprendre la méthodologie utilisée et vous devez déterminer si c'est l'approche que vous souhaitez adopter. Je ne vois aucun tableau externe, donc les ratios SN ne sont pas très utiles. Vous devriez étudier les tableaux de produits croisés (Cox) et les tableaux intérieurs/extérieurs (Taguchi)
2. En ce qui concerne votre point A.2.2 : Examinez d'abord les données pour une signification pratique. La réponse a-t-elle changé de valeur pratique ? Vous n'avez pas de répétitions aléatoires, donc le test F peut être dénué de sens. Je saturerais le modèle et utiliserais les diagrammes Normal et Pareto pour déterminer la signification. Répétez ensuite avec une autre expérience.
3. Tableau de données A2. Il existe une équation différente basée sur la cible que vous souhaitez pour la variable de réponse. En tout cas, celui que vous utilisez est incorrect.
4. Regardez les résultats des 3 essais pour le traitement spécifié. La variation dans ce traitement est extraordinaire. Ce n'est probablement pas dû à des effets de facteur, donc à cause du bruit. Vous souhaiterez peut-être évaluer l'intégrité de ces points de données avant de résumer et d'utiliser ces données récapitulatives pour l'analyse.
5. A4, NON. Cela n'a rien à voir avec le type de données. Il évalue l'aliasing de votre conception. Vous devriez avoir écrit le modèle que vous étudiiez AVANT de lancer l'expérience.
Consulter le statisticien après la fin d'une expérience revient souvent à lui demander de procéder à une autopsie. Il peut peut-être dire de quoi l'expérience est morte.
Sir Ronald Fisher
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéSalut @statman , Merci pour votre explication. J'apprécie votre patience et votre réponse détaillée.
Voici les réponses à vos questions, ainsi que les suivis que j'ai :
J'ai les pensées suivantes :
Q1) Une question importante concernant vos "runs", s'agit-il de répétitions ou de répliques ?
A1) D'après votre explication, ce sont des répétitions. Je n'ai changé aucun des traitements pour chaque essai dans chaque cycle/traitement.
Q2) Il semble qu'il s'agisse de répétitions car vous avez un rapport SN pour chaque traitement. Par conséquent, vous avez 26 degrés de liberté au total ; 8 pour vos effets principaux (4 linéaires, 4 quadratiques) et 18 pour les effets d'ordre supérieur. Les interactions à 2 facteurs "nécessitent" 4 degrés de liberté chacune, vous n'avez donc pas assez de DF.
A2.1) Ok, c'est là que j'ai fait une erreur. J'ai supposé que chaque essai dans chaque exécution contribuait au DF (27 exécutions * 3 répétitions chacune par exécution -1 = 80 degrés de liberté). Cependant, je ne connais pas trop le rapport SN ; c'est quelque chose qui a été généré automatiquement lorsque j'ai créé le design Taguchi dans JMP.
A2.2) Si ma compréhension de ma dernière déclaration est correcte et que je n'ai que 26 degrés de liberté et que j'ai besoin de 6 degrés de liberté supplémentaires. Une façon de voir ces autres effets serait-elle de compléter un test F sur l'ensemble de données d'origine dans les tests d'effet, de voir quels facteurs sont significatifs, puis de créer une autre conception de Taguchi comparant uniquement les facteurs/interactions qui étaient significatifs dans l'ensemble de données d'origine plus les facteurs que vous ne pouviez pas voir dans l'original parce que je n'avais pas assez de DF ? Par exemple, disons que le facteur B est insignifiant. Ensuite, vous savez que le facteur B croisé facteur C serait également insignifiant, vous voudriez donc vous en débarrasser dans une nouvelle conception car il consomme de précieux DF?
Quelques questions sur le tableau de données :
Q1) La moyenne des trois exécutions ne correspond pas à la colonne moyenne de votre tableau de données ? Quelles données ont été utilisées pour calculer les moyennes ? Votre formule calcule simplement la moyenne des essais 1 et 3 ?
A1) C'est une erreur de ma part; cela vient du fait que j'ai inséré une colonne pour le run 2 sans mettre à jour également la colonne moyenne. J'ai supposé que la colonne moyenne serait automatiquement mise à jour pour prendre la moyenne des exécutions 1, 2, 3 sans que je modifie les paramètres de cette colonne.
Q2) Votre équation pour le rapport SN semble être l'écart type des pistes 1 et 3 ? Ce n'est pas la bonne formule pour le rapport SN (par Taguchi) ? Si la valeur cible de la variable de réponse est Plus grand ou Plus petit est préférable, utilisez simplement l'écart type. Si vous essayez d'atteindre un objectif nominal, il y a une équation différente. Quelle est la cible de la réponse ?
A2) Il s'agit probablement d'une erreur de report due au fait de ne pas obtenir la bonne moyenne ci-dessus.
Q3) Vous disposez d'une plage de données inhabituelle sur les 3 runs de traitement (3 2 3 3, niveaux correspondant aux facteurs dans l'ordre de votre tableau) ?
A3) Je ne suis pas sûr de ce que vous vouliez dire par là. Pouvez-vous reformuler ?
Q4) Si vous prenez votre conception et accédez à DOE> Diagnostics de conception> Évaluer la conception, vous pourrez peut-être déterminer quel est le modèle approprié ? Voici une carte en couleur des corrélations.
A4) Par là, je suppose que vous parlez de savoir s'il faut utiliser des variables discrètes ou continues, et quel type de régression utiliser?
Q5) Je ne vois pas le tableau extérieur ? L'une des contributions les plus importantes de Taguchi a été d'expérimenter des facteurs contrôlables sur une factorielle de facteurs de bruit. Le rapport SN était censé être calculé sur les données collectées à partir des exécutions répétées sur la factorielle du bruit (tableau externe).
A5) Basé sur ce lien - https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/index.shtml#page/jmp/factors-8.shtml# - Je suis sûr que je n'ai que des facteurs de signal. Je peux contrôler toutes les entrées. Par conséquent, aurais-je encore besoin d'un tableau externe?
Merci pour votre aide!
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéVous soulevez un bon point quant à savoir si oui ou non les facteurs sont continus ou discrets. Basé sur ce message -
Facteur numérique continu vs discret - il semble que mes niveaux de facteur soient discrets. Qu'est-ce que je veux dire par là ? J'ai choisi des niveaux discrets/spécifiques pour chaque facteur qui convient à mon expérience. Par exemple, j'aurais pu choisir n'importe quelle valeur pour chaque niveau du facteur qui était expérimentalement possible, comme 50 pouces pour la position de balle 1, 0,5 pouce pour la position de balle 2, 1000 pouces pour la position de balle 3, etc. informations dans le tableau Taguchi, j'ai décidé de laisser les étiquettes 1, 2, 3 au lieu de 50 pouces, 0,5 pouces, 1000 pouces pour refléter les niveaux de chaque facteur, afin que je puisse voir clairement les niveaux dans ma table de conception/tableau.
Je ne pense pas que l'utilisation d'étiquettes telles que 1, 2, 3 pour chaque facteur au lieu des valeurs réelles de 50 pouces, 0,5 pouces et 1 000 pouces fausserait mon analyse ?
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéJ'arrive sur ce fil avec une ligne de questions différente de @Dan_Obermiller et @statman bien que je sois d'accord avec toutes leurs pensées. Je vais poser une question : quel est votre niveau d'expertise par rapport à la conception d'expériences et au processus de modélisation ? S'il s'agit d'un novice... je cesserais toute autre expérimentation ou analyse et je me précipiterais vers le cours SAS "Réflexion statistique pour la résolution de problèmes industriels" et terminerais l'intégralité du cours de bout en bout. Voici un lien vers la page d'accueil du cours :
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Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéAvant d'expliquer ce que j'ai fait, je dois souligner que je ne suis pas certain que vous DEVEZ le faire. S'il vous plaît voir le message par @statman pour de très bonnes questions.
Pour répondre à vos questions 2 et 3 : je n'ai jeté qu'un coup d'œil très sommaire à votre tableau et j'ai vu que les facteurs étaient nominaux. J'ai également vu que les facteurs étaient "alignés à gauche" dans la colonne indiquant qu'il s'agissait de champs de texte même si les valeurs étaient des nombres. Les facteurs nominaux prendront toujours plus de degrés de liberté car l'idée d'interpolation n'existe pas. Par exemple, -1, 0, +1 n'utilise qu'un seul degré de liberté s'il est traité comme continu. Conceptuellement, vous pouvez ignorer le 0 en toute sécurité puisque vous pouvez estimer la pente en utilisant uniquement -1 et +1 (encore une fois, c'est le concept, pas ce qui se passe réellement mathématiquement). Mais pour ces trois mêmes valeurs, si elles sont nominales, je pourrais les appeler A, B et C. Maintenant, j'ai besoin de voir l'effet de A ainsi que l'effet de B. (C peut être obtenu par différence). C'est deux degrés de liberté car je ne peux pas utiliser l'interpolation pour m'aider.
Notez que je ne dis pas que le modèle à facteurs continus est le meilleur modèle. C'est une autre question. Je dis seulement que c'est une façon pour vous d'obtenir un modèle avec des interactions. Est-ce que ça fait du sens? Je ne sais pas. Vous connaissez vos données. Est-il logique de considérer l'une de ces variables comme des variables continues ? D'après leurs noms, je ne suis pas sûr que ce soit le cas. Encore une fois, reportez-vous à certains @statman 's questions. Les plans de Taguchi sont souvent des plans de résolution III, ce qui signifie qu'ils ne sont pas censés estimer les interactions.
En ce qui concerne votre première question, comment ai-je apporté les modifications dans JMP. J'ai sélectionné vos colonnes factorielles. Je suis allé dans Cols> Standardiser les attributs. J'ai cliqué sur Attributs et choisi Type de données. Modification du type de données en numérique
Je suis retourné aux attributs et j'ai sélectionné le type de modélisation. J'ai modifié le champ Type de modélisation en Continu. Cliquez sur OK. Monter le modèle.
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéJ'ai les pensées suivantes :
Une question importante concernant vos "runs", s'agit-il de répétitions ou de répliques ? Si les exécutions sont effectuées sans aucune modification des combinaisons de traitement, elles sont répétées et ne sont pas considérées comme des événements indépendants (elles ne contribuent donc pas aux degrés de liberté). Je ne vois pas l'ordre d'exécution dans votre tableau (toujours bon pour garder une trace de l'ordre d'exécution). Il semble qu'il s'agisse de répétitions car vous avez un rapport SN pour chaque traitement. Par conséquent, vous avez 26 degrés de liberté au total ; 8 pour vos effets principaux (4 linéaires, 4 quadratiques) et 18 pour les effets d'ordre supérieur. Les interactions à 2 facteurs "nécessitent" 4 degrés de liberté chacune, vous n'avez donc pas assez de DF.
Quelques questions sur le tableau de données :
1. La moyenne des trois exécutions ne correspond pas à la colonne moyenne de votre tableau de données ? Quelles données ont été utilisées pour calculer les moyennes ? Votre formule calcule simplement la moyenne des essais 1 et 3 ?
2. Votre équation pour le rapport SN semble être l'écart type des pistes 1 et 3 ? Ce n'est pas la bonne formule pour le rapport SN (par Taguchi) ? Si la valeur cible de la variable de réponse est Plus grand ou Plus petit est préférable, utilisez simplement l'écart type. Si vous essayez d'atteindre un objectif nominal, il y a une équation différente. Quelle est la cible de la réponse ?
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. Vous avez une gamme inhabituelle de données des 3 exécutions pour le traitement (3 2 3 3, niveaux correspondant aux facteurs dans l'ordre de votre tableau) ?
4. Si vous prenez votre conception et accédez à DOE> Diagnostics de conception> Évaluer la conception, vous pourrez peut-être déterminer quel est le modèle approprié ? Voici une carte en couleur des corrélations :
5. Je ne vois pas le tableau extérieur ? L'une des contributions les plus importantes de Taguchi a été d'expérimenter des facteurs contrôlables sur une factorielle de facteurs de bruit. Le rapport SN était censé être calculé sur les données collectées à partir des exécutions répétées sur la factorielle du bruit (tableau externe).
J'ai joint un tableau de données avec, je pense, les bonnes moyennes et les écarts-types pour chaque traitement. J'ai enregistré la plate-forme du modèle d'ajustement bien que je n'aie pas complètement diagnostiqué la singularité.
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéSalut @Dan_Obermiller .Ça a marché; Je peux maintenant voir les effets des principaux facteurs et interactions. Pouvez-vous expliquer/développer un peu plus ce que vous avez fait ?
Voici mes questions :
1) Comment avez-vous converti les colonnes en numérique, continu ? Qu'est-ce qui vous a guidé pour prendre cette décision ? Que vouliez-vous dire lorsque vous avez dit que mon modèle d'origine était "nominal" ?
2) Comment avez-vous contrôlé les degrés de liberté pour chaque interaction/facteur en effectuant ce changement en numérique, continu ?
3) Quelles sont les différences entre mon modèle d'origine (sans l'option numérique continue sélectionnée) et le modèle révisé (y compris l'option numérique continue) ? Pourquoi le modèle révisé est-il une meilleure option ?
Merci pour votre aide!
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéVous avez tous vos facteurs configurés comme nominaux. Avec trois niveaux, cela signifie que chaque effet principal nécessitera deux degrés de liberté. Les interactions en demanderont encore plus.
Si vous convertissez vos colonnes en numériques continues, vous pouvez estimer le modèle souhaité. J'ai inclus cette version révisée de votre tableau.
Re : Question du DOE - Trop peu de degrés de libertéBienvenue dans la Communauté.
Je pense que vous devez spécifier vos interactions bidirectionnelles dans la boîte de dialogue du modèle (ou déjà dans la boîte de dialogue de génération DOE, où cela affecte la puissance et n exécute). Le script enregistré dans votre tableau ne contient que des effets principaux.
