Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statisticoCiao, comunità,
Sono nuovo nel design dello screening definitivo e sto cercando di capire i dati che ho ricevuto di recente. Avevo 6 fattori, uno dei quali era una variabile categoriale, e due risposte.
Ho eseguito un DSD di 18 run che ha identificato solo 3 fattori per essere attivi. La seconda fase per la determinazione degli effetti di ordine pari ha identificato tutte le possibili interazioni a 2 fattori da includere nel modello per una delle risposte, anche se solo l'intercetta era significativa.
Le stime dell'effetto di ordine pari per l'altra risposta includevano solo interazioni a 2 fattori statisticamente significative e fattori quadratici.
Ho letto l'ereditarietà e i principi gerarchici, ma non sono ancora in grado di identificare il motivo per cui alcune delle interazioni statisticamente insignificanti e degli effetti quadratici sono ancora inclusi nel modello per una risposta e non per l'altra.
Qualsiasi aiuto sarà molto apprezzato.
Ho cercato di includere uno screenshot del progetto di screening definitivo adatto a cui mi riferisco.
DOEfinestreRe: Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statisticoNon sono sicuro al 100% della tua domanda o confusione, ma cercherò di spiegare qual è il pensiero dietro l'approccio graduale alla costruzione di un modello con la piattaforma Fit DSD. Gli sviluppatori JMP hanno costruito un flusso di lavoro che è considerato una best practice durante l'analisi di questo tipo specifico di progettazione che segue quelle che vengono chiamate "fasi". La fase uno si adatta a un modello di soli effetti principali che include TUTTI gli effetti principali ma riporta solo gli effetti con valori p relativamente bassi. L'idea qui è di rispettare la proprietà della gerarchia degli effetti incontrata nei sistemi in studio. Questo è un concetto fondamentale nel DOE in generale... che è la chiave del pensiero e dell'analisi del DSD. Quindi la fase due adatta un modello per includere tutti gli effetti di ordine pari e quadratici che includono gli effetti "significativi" della fase uno. Questa fase rispetta la nozione di eredità degli effetti. Questi sono tutti riportati nella fase 2. La "fase" finale combina tutti gli effetti adattati dalla fase 1 e 2 in un modello combinato... da lì puoi usare quel modello per il "lavoro" successivo... qualunque cosa tu scelga. Forse informare la sperimentazione aggiuntiva sequenziale? O una previsione se così audace.
Spero questo sia di aiuto?
Re: Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statisticoLa tua spiegazione menziona 6 fattori nel DSD ma il Fit Definitive Screening mostra solo 3 fattori.
Re: Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statistico@markbailey
Sì, avevo sei fattori. Durante l'esecuzione dello screening definitivo dell'adattamento, vengono visualizzati solo 3 fattori. Suppongo che quelli siano quelli con i valori p più bassi.
La mia domanda è: perché una delle risposte mostra tutte le possibili interazioni di secondo ordine per lo stadio 2 anche se i loro valori p sono maggiori di 0,05 (nessuna evidenza forte di significatività).
Re: Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statisticoGrazie per la spiegazione e scusa per la confusione.
La mia domanda era: perché una delle risposte (quella a sinistra, A) mostra tutte le possibili interazioni di secondo ordine per lo stadio 2 anche se i loro valori p sono maggiori di 0,05 (nessuna evidenza forte di significatività)?
Re: Stima degli effetti dell'ordine pari DSD e significato statisticoCosa vedi nella finestra di dialogo di avvio Adatta modello quando fai clic sul pulsante Crea modello nell'esempio A?
