DSD偶数阶效应估计和统计意义嗨，社区，
我是明确筛选设计的新手，我正在努力了解我最近获得的数据。 我有 6 个因素，其中一个是分类变量，还有两个响应。
我做了一个 18 次运行的 DSD，它只确定了 3 个处于活动状态的因素。 确定偶数阶效应的第二阶段确定了所有可能的双因子交互作用，这些交互作用将包含在模型中，用于其中一个响应，即使只有截距是显着的。
其他响应的偶数阶效应估计值仅包括具有统计学意义的 2 因子交互作用和二次因子。
我一直在阅读遗传和等级原则，但我仍然无法确定为什么一些统计上不显着的交互作用和二次效应仍然包含在模型中的一个响应而不是另一个响应的原因。
任何帮助将不胜感激。
我试图包含我所指的适合最终筛选设计的屏幕截图。
美国能源部视窗回复：DSD偶数阶效应估计和统计意义我不能 100% 确定您的问题或困惑，但我会尝试解释使用 Fit DSD 平台构建模型的分阶段方法背后的想法是什么。 JMP 开发人员构建了一个工作流，在分析这种遵循所谓“阶段”的特定类型的设计时，该工作流被认为是最佳实践。 第一阶段适合仅包含所有主效应的主效应模型，但仅报告 p 值相对较低的效应。 这里的想法是尊重在研究系统中遇到的效果层次的属性。 这是 DOE 的核心概念……这是 DSD 思考和分析的关键。 然后第二阶段拟合一个模型，以包括所有偶数阶和二次效应，其中包括第一阶段的“显着”效应。 这个阶段尊重效果遗传的概念。 这些都在第 2 阶段报告。 最后的“阶段”将阶段 1 和阶段 2 的所有拟合效果组合成一个组合模型……从那里您可以将该模型用于后续“工作”……无论您选择什么。 也许通知顺序的额外实验？ 或者如果如此大胆的预测。
希望这可以帮助？
回复：DSD偶数阶效应估计和统计意义您的解释在 DSD 中提到了 6 个因素，但拟合确定性筛选仅显示 3 个因素。
回复：DSD偶数阶效应估计和统计意义@Markbailley
是的，我有六个因素。 在运行拟合确定性筛选时，仅显示 3 个因素。 我想那些是 p 值最低的那些。
我的问题是，为什么其中一个响应显示了阶段 2 的所有可能的二阶交互，即使它们的 p 值大于 0.05（没有强有力的证据表明显着性）。
回复：DSD偶数阶效应估计和统计意义感谢您的解释，并为造成的混乱道歉。
我的问题是，为什么其中一个响应（左侧的一个，A）显示了阶段 2 的所有可能的二阶相互作用，即使它们的 p 值大于 0.05（没有强有力的显着性证据）？
回复：DSD偶数阶效应估计和统计意义当您单击示例 A 中的“制作模型”按钮时，您会在“拟合模型”启动对话框中看到什么？
