DSD 偶數階效應估計與統計顯著性你好，社區，
我是確定篩選設計的新手，我正在努力了解最近獲得的數據。我有 6 個因素，其中一個是分類變量，還有兩個回應。
我進行了 18 次 DSD 運行，僅識別出 3 個活躍因子。確定偶數階效應的第二階段確定了所有可能的雙因素交互作用，以將其包含在其中一個反應的模型中，即使只有截距是顯著的。
其他反應的偶數階效應估計僅包括統計顯著的雙因素交互作用和二次因素。
我一直在閱讀遺傳和層次原則，但我仍然無法確定為什麼一些統計上不顯著的交互作用和二次效應仍然包含在一個反應的模型中，而不是另一個反應的模型中。
任何幫助將不勝感激。
我試圖包含我所指的適合最終篩選設計的螢幕截圖。
實驗設計視窗回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性@馬克貝利
我聯繫了技術人員，他們幫助我了解了第 2 階段的選擇過程。
階段 2 的 RMSE 大於階段 1。
以後可以根據判斷手動刪除這些效果。
摘自書籍：JMP® 13 實驗設計指南
“第 2 階段使用引導子集選擇過程。目標是只要第 2 階段的 RMSE 與第 1 階段的 RMSE 之比大於指定閾值，就繼續向模型添加二階效應. 當比率小於或等於閾值時，這表明沒有額外的二階效應可以添加到模型中。默認閾值為 1 . 與較大的閾值相比，較小的閾值會增加可能被識別為活躍的術語數量”
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性好的。 讓我聯繫他們並找出答案。 感謝您的幫助。
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性我認為您應該聯繫 JMP 技術支持（支持@jmp.com ） 關於這個問題。 如果他們有答案和解決方法，請在此處回复。
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性當我選擇為 A 製作模型時，這些是建議的模型效果。
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性當您在示例 A 中單擊“製作模型”按鈕時，您會在“擬合模型”啟動對話框中看到什麼？
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性感謝您的解釋，並對造成的混亂表示歉意。
我的問題是，為什麼其中一個響應（左側的 A）顯示了階段 2 所有可能的二階交互作用，即使它們的 p 值大於 0.05（沒有顯著性的有力證據）？
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性@馬克貝利
是的，我有六個因素。 在運行合適的最終篩選時，僅顯示 3 個因素。 我想那些是 p 值最低的。
我的問題是，為什麼其中一個響應會顯示第 2 階段所有可能的二階交互作用，即使它們的 p 值大於 0.05（沒有顯著性的有力證據）。
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性您的解釋在 DSD 中提到了 6 個因素，但 Fit Definitive Screening 僅顯示了 3 個因素。
回复：DSD 偶次效應估計和統計顯著性我不能 100% 確定您的問題或困惑，但我會嘗試解釋使用 Fit DSD 平台構建模型的分階段方法背後的想法是什麼。 JMP 開發人員構建了一個工作流程，在分析遵循所謂“階段”的這種特定類型的設計時，該工作流程被認為是最佳實踐。 第一階段適合僅包含所有主要效果的主要效果模型，但僅報告具有相對較低 p 值的效果。 這裡的想法是尊重正在研究的系統中遇到的效果層次的屬性。 這通常是 DOE 的核心概念……這是 DSD 思考和分析的關鍵。 然後第二階段擬合模型以包括所有偶數階和二次效應，其中包括來自第一階段的“顯著”效應。 這個階段尊重效應遺傳的概念。 這些都在第 2 階段報告。 最後的“階段”將第 1 階段和第 2 階段的所有擬合效果組合成一個組合模型……從那裡您可以將該模型用於後續的“工作”……無論您選擇什麼。 也許通知後續的額外實驗？ 或預測，如果如此大膽。
我可能漏掉了一兩點或三點，也許其他人可以插話？
希望這可以幫助？
