Comprensión de los resultados del generador de perfiles de predicción del factorial completo con todos los efectos principales en el modeloHola a todos,
Tengo un conjunto de datos que es un factorial completo de 3 variables independientes categóricas y 1 variable dependiente continua. Esta no fue una prueba diseñada y no contiene puntos de datos repetidos. El modelo de mínimos cuadrados estándar que me gustaría usar contiene los 3 efectos principales y 1 interacción bidireccional. Mi preocupación con el generador de perfiles de predicción es que produce intervalos de confianza basados en un tamaño de muestra de 1 para cada tratamiento. ¿Está bien usar estos intervalos en función de cómo JMP analiza cada efecto principal por separado y el conjunto de datos como un todo? ¿Debería mirar solo el valor predicho e ignorar los intervalos de confianza? ¿Hay un mejor enfoque que debería usar con este conjunto de datos? ¡Gracias por adelantado!
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