デザイン力親愛なるみんな、
DoE 実験を実行しており、実験を開始する前に設計の能力をチェックしようとしています。 JMP ドキュメントに書かれていることを正確に実行しましたが、パワーの値がわかりません (スクリーンショットが添付されています)
フィードバックをお待ちしております
実験計画法Re: デザイン力こんにちは@ELH 、
DSD を試していると聞いてとてもうれしいです!スクリーニング計画は、プロセスにおいてどの要素が最も重要かを理解するのに役立ちます。 80% の電力レベルについて言及していますが、これは多くの分野で使用されるデザインをスクリーニングするためのガイドラインです。 実験者は、各因子の主効果の検出力が 80% を超えることを望んでいます。 したがって、最初のスクリーンショットでは、各項の検出力を 0.8 以上にする必要があります (現在の設計ではステーションのみがこの基準を満たします)。 あなたの読んだ内容がそれを指しているのかもしれませんが、確かなことは言えません。
実行数を増やすか、有意水準を下げることで検出力を向上させることができます。 電力を増加させるために予想される RMSE を下げることもできますが、これには、たとえば測定誤差を減らすために事前に測定システムを最適化する必要がありますが、これはこの DOE の焦点ではありません。
Re: デザイン力こんにちは@Jeff_Upton 、
素早いご返信と、ご提供いただいたすべての情報に感謝いたします。 私の場合、DSD (7 つの連続因子を使用) を使用し、設計の全体的なパワーをチェックしようとしています。 それでも設計評価→電力解析では言いません。 私の読んだところによると、全体の電力に応じて設計を評価できることはわかっていますが (私の分野では、80% が適切な電力レベルであると言われています)、しかし、各電力値に応じて設計を評価する方法がわかりません。モデル内の用語?
確かに、モデル内の各項に帰属する検出力を使用して全体の検出力を計算するための公式はありますか?
よろしくお願いします
Re: デザイン力こんにちは。
JMP の例に従っているようです。 DOE ガイド- 素晴らしい！
ガイドで述べたように、「検出力とは、特定のサイズのアクティブな効果を検出する能力」であるため、全体的な実験検出力を探しているかもしれませんが、重要なのは、各項に提供される検出力を確認することです。構築したいモデル。
Station 変数は 3 レベルのカテゴリ変数です。 JMP では、[検出力分析] タブにカテゴリ変数の N-1 項が表示されるため、ステーション 1 とステーション 2 のみが表示されるのはそのためです。 ステーション間の特定の差異を検出する全体的な検出力は、添付の .png で丸で囲んだ値です ([変更を適用...] ボタンの上に表示される連続要因を検出する検出力と比較します)。 これらの値を解釈する方法については、DOE ガイドの電力解析セクションの最後に説明があります。
