DSD 偶数阶效应估计和统计显着性你好，社区，
我是确定筛选设计的新手，我正在努力了解最近获得的数据。我有 6 个因素，其中一个是分类变量，还有两个响应。
我进行了 18 次 DSD 运行，仅识别出 3 个活跃因子。确定偶数阶效应的第二阶段确定了所有可能的双因素相互作用，以将其包含在其中一个响应的模型中，即使只有截距是显着的。
其他响应的偶数阶效应估计仅包括统计显着的双因素交互作用和二次因素。
我一直在阅读遗传和层次原则，但我仍然无法确定为什么一些统计上不显着的相互作用和二次效应仍然包含在一种响应的模型中，而不是另一种响应的模型中。
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。
实验设计视窗回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性@马克贝利
我联系了技术人员，他们帮助我了解了第 2 阶段的选择过程。
阶段 2 的 RMSE 大于阶段 1。
以后可以根据判断手动删除这些效果。
摘自书籍：JMP® 13 实验设计指南
“第 2 阶段使用引导子集选择过程。目标是只要阶段 2 的 RMSE 与阶段 1 的 RMSE 之比大于指定阈值，就继续向模型添加二阶效应. 当比率小于或等于阈值时，这表明没有额外的二阶效应可以添加到模型中。默认阈值为 1 . 与较大的阈值相比，较小的阈值会增加可能被识别为活跃的术语数量”
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性好的。 让我联系他们并找出答案。 感谢您的帮助。
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性我认为您应该联系 JMP 技术支持（支持@jmp.com ） 关于这个问题。 如果他们有答案和解决方法，请在此处回复。
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性当我选择为 A 制作模型时，这些是建议的模型效果。
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性当您在示例 A 中单击“制作模型”按钮时，您会在“拟合模型”启动对话框中看到什么？
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性感谢您的解释，并对造成的混乱表示歉意。
我的问题是，为什么其中一个响应（左侧的 A）显示了阶段 2 所有可能的二阶交互作用，即使它们的 p 值大于 0.05（没有显着性的有力证据）？
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性@马克贝利
是的，我有六个因素。 在运行合适的最终筛选时，仅显示 3 个因素。 我想那些是 p 值最低的。
我的问题是，为什么其中一个响应会显示第 2 阶段所有可能的二阶交互作用，即使它们的 p 值大于 0.05（没有显着性的有力证据）。
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性您的解释在 DSD 中提到了 6 个因素，但 Fit Definitive Screening 仅显示了 3 个因素。
回复：DSD 偶次效应估计和统计显着性我不能 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程，在分析这种遵循所谓“阶段”的特定类型的设计时，该工作流程被认为是最佳实践。 第一阶段适合仅包含所有主要效果的主要效果模型，但仅报告具有相对较低 p 值的效果。 这里的想法是尊重正在研究的系统中遇到的效果层次的属性。 这通常是 DOE 的核心概念……这是 DSD 思考和分析的关键。 然后第二阶段拟合模型以包括所有偶数阶和二次效应，其中包括来自第一阶段的“显着”效应。 这个阶段尊重效应遗传的概念。 这些都在第 2 阶段报告。 最后的“阶段”将第 1 阶段和第 2 阶段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的“工作”……无论您选择什么。 也许通知后续的额外实验？ 或预测，如果如此大胆。
我可能漏掉了一两点或三点，也许其他人可以插话？
希望这可以帮助？
