DSD avec bloc - Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?Salut tout le monde,
J'ai créé un DSD DOE - 6 paramètres avec des blocs ajoutés avec des exécutions centrales pour estimer les effets quadratiques, pour un total de 18 exécutions.
Exécution du DOE, données obtenues. vient maintenant la partie analyse. J'utilise cette option pour analyser le DSD DOE.
La question est : le Block doit-il être inclus dans la zone des rôles X ?
Merci d'avance,
AmirSS
Analyse de fiabilitéRe : DSD avec bloc – Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?Désolé @statman , je n'ai pas vu cette réponse avant de poster ma propre réponse.
Si tout va bien, je voudrais répondre à 2 de vos points.
" Je ne comprends pas ce que tu veux dire par tu as ajouté des courses centrales ? " Il s'agit d'une option de conception de DSD que vous pouvez voir dans la capture d'écran de @AmirSS en haut de ce fil. JMP ajoutera des points centraux à chaque bloc que vous spécifiez.
" La raison sans problème. les déclarations sont que le modèle est saturé " - c'est souvent l'explication du fait de ne pas voir les valeurs p, mais je ne pense pas que ce soit ce qui se passe ici. Le modèle ne semble pas avoir beaucoup d’effets. Je pense que nous avons un DSD pour 6 points avec 4 courses supplémentaires, ce qui ferait 17 courses. De plus, il y aura plus de courses pour les points centraux ajoutés aux blocs. Je ne pense donc pas que nous soyons dans la situation d’avoir autant de paramètres à estimer que d’essais.
J'espère que mes réponses seront utiles.
Salutations,
Phil
Re : DSD avec bloc – Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?Salut @AmirSS ,
Tout d'abord, vous aimeriez peut-être savoir que j'ai enregistré une courte présentation sur la sélection de modèles pour les expériences conçues avec des blocs .
Il n’y a pas forcément de problème avec votre DOE. Ce que vous avez, c'est un problème avec les composantes de la variance REML e stimulation. Vous avez un avertissement : " Convergence Discutable."
Si la méthode d’estimation ne parvient pas à converger, il n’est pas possible de calculer les valeurs p et les degrés de liberté.
Il existe différentes raisons pour lesquelles la couverture peut échouer.
Je vous suggère de rechercher « Convergence douteuse » ici dans la communauté JMP. Il y a beaucoup de discussions à ce sujet.
Vous pouvez également joindre les données afin que nous puissions y jeter un œil. Vous souhaiterez peut-être d’abord l’anonymiser.
Salutations,
Phil
Re : DSD avec bloc – Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?@AmirSS , je suis un peu en retard dans la discussion, mais j'avais quelques questions/commentaires et suggestions :
1. Les DSD sont pour la plupart des conceptions à 3 niveaux, donc je ne comprends pas ce que vous entendez par vous avez ajouté des courses centrales ?
2. Il y a un petit "?" dans la barre d’outils (juste à droite de la flèche). Si vous le sélectionnez, puis le déplacez à l'endroit de votre sortie où vous souhaitez une explication et cliquez, vous serez redirigé vers des informations sur cette analyse.
3. Les estimations des paramètres sont les coefficients bêta dans le modèle linéaire et l'ordonnée à l'origine est l'ordonnée à l'origine. Les composantes de la variance sont des estimations de la variation de chaque composante et les tests à effets fixes sont essentiellement des ANOVA, le modèle étant séparé en termes individuels.
4. La raison de l'absence de problème. Les déclarations sont que le modèle est saturé, que tous les degrés de liberté sont attribués ou qu'il n'y a pas d'estimation du terme d'erreur, donc aucune base pour un test statistique.
J'ajouterai également qu'il existe d'autres façons de gérer les blocs que celles décrites dans le chapitre précédemment référencé. Voir:
Sanders, D., Leitnaker M. et McLean R. (2002) « Conceptions de blocs complets randomisés dans les études industrielles » Ingénierie Qualité, Vol. 14, numéro 1
Re : DSD avec bloc – Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?Salut @Phil_Kay
Merci pour l'explication.Je trouve que le chapitre gratuit est très utile. Néanmoins, un débutant a ici besoin d’une aide supplémentaire.
J'aimerais analyser plus en profondeur mon DSD. Vous trouverez ci-dessous le résultat généré par JMP après avoir choisi la méthode REML.
Pouvez-vous gentiment expliquer comment interpréter les estimations des paramètres, les estimations des composantes de la variance REML ainsi que les tests à effets fixes ?
Y a-t-il un problème avec le DOE qui provoque le problème Prob>|t| et Prob>F doivent être vides ?
Merci d'avance.
Re : DSD avec bloc – Le bloc doit-il être inclus lors de l'analyse ?Salut @AmirSS ,
Oui.
Vous devez inclure le bloc dans votre analyse.
La raison pour laquelle vous incluez un bloc dans votre conception est de tenir compte des différences attendues dans la ou les réponses entre vos blocs d'exécutions qui ne sont pas sous votre contrôle.
Vous devez tenir compte de cette variation incontrôlée dans votre modèle.
Vous devriez constater que le script d'analyse Ajuster le criblage définitif dans votre table de paramétrage fera apparaître la boîte de dialogue avec tous les facteurs et le bloc inclus sous forme de X.
Après avoir exécuté l'analyse Ajuster le dépistage définitif, vous pouvez cliquer sur Créer un modèle pour afficher la boîte de dialogue Ajuster le modèle avec les effets sélectionnés. À ce stade, vous devez ajouter le bloc comme effet aléatoire (voir capture d'écran) : Sélectionnez Bloc > Attributs menu triangle rouge > Effet aléatoire. La méthode utilisera par défaut le REML recommandé.
Ce téléchargement de chapitre gratuit Du livre Conception optimale : une approche d'étude de cas parle plus en détail des effets de bloc et de REML. Je recommande fortement ce livre à tous ceux qui souhaitent apprendre au-delà des bases du DOE.
J'espère que cela aide.
Salutations,
Phil
