혼란스러운 데이터 식별JMP 전문가 여러분,
RSM DoE에 대한 혼동 데이터에 대해 질문이 있습니다. RSM을 사용한 4요인 최적화 DoE가 있는 경우 다른 효과와 혼동되는 요인 효과를 어떻게 식별할 수 있습니까? 나는 교란 행렬에 대해 알고 있지만 최종 데이터 세트를 수집할 때 이를 식별하는 방법은 데이터를 분석합니다.
도와 주셔서 정말로 고맙습니다!!
최상의
시몬
해석학암사슴Re: 혼란스러운 데이터 식별교란을 평가하는 데 응답 데이터가 필요하지 않기 때문에 교란은 일반적으로 데이터 분석에서 조사되지 않습니다. 교란은 설계 선택 단계와 시공 단계에서 결정됩니다. 선택한 특정 디자인을 알지 못하고 차단과 같은 다른 무작위화 제한과 디자인의 해상도를 통합한 경우 효과를 결정하는 데 문제가 있습니다. 이러한 모든 문제는 Evaluate Design 플랫폼에서 탐색할 수 있습니다.
특정 설계를 공유하고 필요한 경우 요인 이름을 익명화할 수 있다면 우리가 도울 수 있습니까?
Re: 혼란스러운 데이터 식별RSM을 위한 디자인이 어떤 혼란을 일으키는지 의심스럽습니다. 추정치 사이에 상관관계가 있을 수 있으며, 사실 그 결과는 매우 가능성이 높습니다. 나는 당신이 실험을 JMP 데이터 테이블에 있다고 가정합니다. 테이블을 연 상태에서 DOE > 설계 진단 > 설계 평가를 선택합니다. 이 작업은 상관 관계를 포함하여 설계에 대한 정보로 돌아갑니다.
