Ciao a tutti,
Ho un set di dati che è un fattoriale completo di 3 variabili indipendenti categoriali e 1 variabile dipendente continua. Questo non era un test progettato e non contiene punti dati ripetuti. Il modello dei minimi quadrati standard che vorrei utilizzare contiene tutti e 3 gli effetti principali e 1 interazione a 2 vie. La mia preoccupazione con il profiler di previsione è che produce intervalli di confidenza basati su una dimensione del campione pari a 1 per ciascun trattamento. È ancora possibile utilizzare questi intervalli in base al modo in cui JMP esamina ciascun effetto principale individualmente e il set di dati nel suo insieme? Dovrei solo guardare i valori previsti e ignorare gli intervalli di confidenza? Esiste un approccio migliore che dovrei utilizzare con questo set di dati? Grazie in anticipo!
Innanzitutto, benvenuto nella community. Ho i seguenti pensieri e domande:
Innanzitutto, con le informazioni molto limitate che hai fornito e la mancanza di immagini di output o di allegare la tabella dei dati, siamo estremamente limitati sui consigli che possiamo fornire.
1. Tu dici " Questo non era un test progettato". Cosa intendi con questo? È un esperimento che hai progettato e condotto?
2. Hai idea dell'incertezza del sistema di misura?
3. C'è una quantità pratica di variazione nella risposta variabile? (è cambiato abbastanza?) Come si confrontano i risultati con le tue previsioni?
3. Poiché non si dispone di replica, i termini che sono stati esclusi dal modello sono la base per qualsiasi test statistico. Questo è spesso un test parziale.
4. Provare a saturare il modello e valutare i grafici Normale e Pareto. Hai guardato i residui? Hai guardato la trama dell'interazione? Le risposte hanno senso?
