Hallo alle,
Ich habe einen Datensatz, der eine vollständige Fakultät aus 3 kategorialen unabhängigen Variablen und 1 kontinuierlichen abhängigen Variablen ist. Dies war kein geplanter Test und enthält keine wiederholten Datenpunkte. Das Standardmodell der kleinsten Quadrate, das ich verwenden möchte, enthält alle 3 Haupteffekte und 1 2-Wege-Interaktion. Meine Sorge beim Vorhersageprofiler besteht darin, dass er Konfidenzintervalle basierend auf einer Stichprobengröße von 1 für jede Behandlung erstellt. Sind diese Intervalle immer noch in Ordnung, wenn man bedenkt, wie JMP jeden Haupteffekt einzeln und den Datensatz als Ganzes betrachtet? Sollte ich nur die vorhergesagten Werte betrachten und die Konfidenzintervalle ignorieren? Gibt es einen besseren Ansatz, den ich mit diesem Datensatz verwenden sollte? Vielen Dank im Voraus!
Erstmal willkommen in der Community. Ich habe folgende Gedanken und Fragen:
Erstens sind wir aufgrund der sehr begrenzten Informationen, die Sie bereitgestellt haben, und des Fehlens von Bildern der Ausgabe oder des Anhängens der Datentabelle, in Bezug auf Ratschläge, die wir geben können, äußerst begrenzt.
1. Du sagst " Dies war kein entworfener Test". Was meinst du damit? Ist das ein Experiment, das Sie entworfen und durchgeführt haben?
2. Haben Sie eine Vorstellung von der Unsicherheit des Messsystems?
3. Gibt es eine praktische Schwankungsbreite in der Antwort Variable? (Hat es sich genug geändert?) Wie stimmen die Ergebnisse mit Ihren Vorhersagen überein?
3. Da Sie keine Replikation haben, sind die aus dem Modell ausgelassenen Terme die Grundlage für jeden statistischen Test. Dies ist oft ein voreingenommener Test.
4. Versuchen Sie, das Modell zu sättigen, und werten Sie die Normal- und Pareto-Plots aus. Hast du dir die Residuen angeschaut? Hast du dir den Interaction Plot angesehen? Sind die Antworten sinnvoll?
