DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?Hallo zusammen,
Ich habe ein DSD-DOE erstellt – 6 Parameter mit hinzugefügten Blöcken mit Mittelläufen, um quadratische Effekte abzuschätzen, insgesamt 18 Läufe.
DOE-Lauf, Daten erhalten. Jetzt kommt der Analyseteil. Ich verwende diese Option, um das DSD-DOE zu analysieren.
Die Frage ist: Sollte der Block in den X-Rollenbereich aufgenommen werden?
Dank im Voraus,
AmirSS
ZuverlässigkeitsanalyseBetreff: DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?Entschuldigung @statman , ich habe diese Antwort nicht gesehen, bevor ich meine eigene Antwort gepostet habe.
Wenn es in Ordnung ist, möchte ich auf zwei Ihrer Punkte antworten.
" Ich verstehe nicht, was Sie mit den hinzugefügten Mittelläufen meinen? " Dies ist eine Option zum Entwerfen von DSDs, die Sie im Screenshot sehen können @AmirSS oben in diesem Thread. JMP fügt jedem von Ihnen angegebenen Block Mittelpunkte hinzu.
" Der Grund für kein Problem. Aussagen ist, dass das Modell gesättigt ist „ – das ist oft die Erklärung dafür, dass keine p-Werte angezeigt werden, aber ich glaube nicht, dass das hier der Fall ist. Das Modell scheint keine großen Auswirkungen zu haben. Ich glaube, dass wir einen DSD für 6 Faktoren mit 4 zusätzlichen Läufen haben, also 17 Läufe. Außerdem wird es mehr Läufe für die hinzugefügten Mittelpunkte der Blöcke geben. Ich glaube also nicht, dass wir in der Situation sind, dass wir so viele Parameter schätzen müssen, wie wir Läufe haben.
Ich hoffe, dass meine Antworten hilfreich sind.
Grüße,
Phil
Betreff: DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?Hallo @AmirSS ,
Zunächst einmal möchten Sie vielleicht wissen, dass ich aufgenommen habe eine kurze Präsentation über die Modellauswahl für geplante Experimente mit Blöcken .
Es liegt nicht unbedingt ein Problem mit Ihrem DOE vor. Sie haben ein Problem mit den REML-Varianzkomponenten, z Stimulation. Sie haben eine Warnung: „ Konvergenz Fraglich."
Wenn die Schätzmethode nicht konvergiert, ist es nicht möglich, p-Werte und Freiheitsgrade zu berechnen.
Es gibt unterschiedliche Gründe, warum die Deckung scheitern kann.
Ich schlage vor, dass Sie hier in der JMP-Community nach „Convergence Questionable“ suchen. Es gibt viele Threads dazu.
Sie können die Daten auch anhängen, damit wir einen Blick darauf werfen können. Möglicherweise möchten Sie es zunächst anonymisieren.
Grüße,
Phil
Betreff: DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?@AmirSS , ich komme etwas zu spät zur Diskussion, hatte aber einige Fragen/Anmerkungen und Vorschläge:
1. Bei DSD handelt es sich größtenteils um 3-Ebenen-Designs. Ich verstehe also nicht, was Sie mit den hinzugefügten Mittelläufen meinen?
2. Es gibt ein praktisches kleines „?“ in der Symbolleiste (rechts neben dem Pfeil). Wenn Sie es auswählen und es dann an die Stelle in Ihrer Ausgabe verschieben, an der Sie eine Erklärung wünschen, und darauf klicken, werden Sie zu Informationen über diese Analyse weitergeleitet.
3. Parameterschätzungen sind die Beta-Koeffizienten im linearen Modell und der Achsenabschnitt ist der Y-Achsenabschnitt. Varianzkomponenten sind Schätzungen der Variation jeder Komponente und Tests mit festen Effekten sind im Wesentlichen ANOVA-Tests, bei denen das Modell in die einzelnen Terme unterteilt ist.
4. Der Grund dafür, dass es kein Problem gibt. Aussagen sind, dass das Modell gesättigt ist, alle Freiheitsgrade zugewiesen sind oder keine Schätzung des Fehlerterms vorliegt und daher keine Grundlage für einen statistischen Test besteht.
Ich möchte außerdem hinzufügen, dass es andere Möglichkeiten gibt, mit Blöcken umzugehen, als im zuvor genannten Kapitel beschrieben. Sehen:
Sanders, D., Leitnaker M. und McLean R. (2002) „Randomized Complete Block Designs in Industrial Studies“ Qualitätstechnik, Bd. 14, Ausgabe 1
Betreff: DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?Hallo @Phil_Kay
Danke für die Erklärung.Ich finde das kostenlose Kapitel sehr nützlich. Dennoch benötigt ein Anfänger hier weitere Hilfe.
Ich möchte mein DSD weiter analysieren. Unten sehen Sie das von JMP generierte Ergebnis, nachdem ich die REML-Methode ausgewählt habe.
Können Sie bitte erklären, wie die Parameterschätzungen, die Schätzungen der REML-Varianzkomponenten und auch die Tests mit festen Effekten zu interpretieren sind?
Stimmt etwas mit dem DOE nicht, das das Problem verursacht? und Prob>F leer sein?
Vielen Dank im Voraus.
Betreff: DSD mit Block – Sollte der Block in die Analyse einbezogen werden?Hallo @AmirSS ,
Ja.
Sie sollten den Block in Ihre Analyse einbeziehen.
Der Grund für die Aufnahme eines Blocks in Ihr Design besteht darin, erwartete Unterschiede in der Reaktion(en) zwischen Ihren Laufblöcken zu berücksichtigen, die nicht in Ihrer Kontrolle liegen.
Sie müssen diese unkontrollierte Variation in Ihrem Modell berücksichtigen.
Sie sollten feststellen, dass das Analyseskript „Fit Definitive Screening“ in Ihrer Designtabelle den Dialog mit allen Faktoren und dem als X enthaltenen Block aufruft.
Nachdem Sie die Analyse „Fit Definitive Screening“ ausgeführt haben, können Sie auf „Modell erstellen“ klicken, um das Dialogfeld „Modell anpassen“ mit den ausgewählten Effekten aufzurufen. An dieser Stelle sollten Sie den Block als Zufallseffekt hinzufügen (siehe Screenshot): Wählen Sie Block > Attribute, rotes Dreiecksmenü > Zufallseffekt. Die Methode verwendet standardmäßig das empfohlene REML.
Dieses kostenlose Kapitel herunterladen von dem Buch Optimales Design: Ein Fallstudienansatz spricht ausführlicher über Blockeffekte und REML. Ich kann dieses Buch jedem wärmstens empfehlen, der über die Grundlagen von DOE hinaus lernen möchte.
Ich hoffe das hilft.
Grüße,
Phil
