Plan factoriel fractionnaire - Termes d'aliasBonjour,
J'ai créé un plan factoriel fractionnaire avec 4 facteurs continus.
J'obtiens l'évaluation de conception suivante (voir pièce jointe).
Qu'est-ce qui explique que X2*X3, X2*X4 et X3*X4 ne soient pas dans le modèle ?
Merci pour votre soutien!
Claire
Conception d'expériencesIngénierie de la qualité et des procédésRe : Conception factorielle fractionnaire - Termes d'aliasVous avez 7 degrés de liberté et vous ne pouvez pas mettre 2 degrés de liberté identiques dans le modèle, donc oui à la première question. Bien que vous puissiez également utiliser l'alias de chacun des effets de 2ème ordre. Oui à votre deuxième question, non à la troisième. Vous avez une conception de résolution IV. Cela signifie que le plan a été généré en crénelant un effet de troisième ordre avec un effet de premier ordre (par exemple, D=ABC). Identité pour cette expérience : I=ABCD. Dans ce cas, il existe des paires d'effets de second ordre qui sont aliasés (par exemple, AB=CD, AC=BD et AD=BC). Aliasing équivaut à confondu. Les effets des deux AB ET Les CD sont "capturés" ensemble et ne sont pas séparables dans cette expérience. Ce n'est pas parce que vous l'appelez quelque chose dans le modèle que c'est l'interaction qui est le seul effet estimé.
Les factorielles fractionnaires sont basées sur les principes suivants :
1. Faiblesse : seuls quelques-uns des nombreux facteurs ont un effet causal sur la réponse
2. Hiérarchie : 1er>2e>>3e>>>4e...
2. Hérédité : pour qu'un terme d'ordre supérieur soit "actif", au moins un parent doit être actif
Re : Conception factorielle fractionnaire - Termes d'aliasSalut @cbaril ,
Quelques éléments pour répondre à vos questions :
Puisque vous utilisez un plan factoriel fractionnaire avec 4 facteurs et 8 expériences, cela signifie que vous pouvez estimer 8 termes : l'ordonnée à l'origine, les 4 effets principaux (de chaque facteur) et 3 interactions à deux facteurs.
Vous avez au moins deux choix ici pour conserver le même nombre d'expériences (mais vous ne pourrez toujours pas estimer tous les 2FI avec le nombre d'expériences que vous avez fixé (8)) :
- Soit vous construisez une conception factorielle fractionnaire de la « manière traditionnelle » ou de la manière orientée domaine-expertise (comme vous l'avez fait), vous pouvez donc choisir les 3 interactions à deux facteurs qui peuvent être estimées, mais le reste des interactions ne peut pas être estimé. , en raison des alias (corrélations) entre ces interactions. Vous n'aurez pas assez d'expériences/de degrés de liberté pour tester et estimer les 2FI restants. Vous vous retrouvez donc avec un modèle capable d'estimer les effets principaux X1, X2, X3, X4 et 2FIs X1*X2, X1*X3 et X1*X4. Si deux 2FI sont aliasés (comme X1*X3 et X2*X4), cela signifie que ces deux 2FI ne peuvent pas être estimés séparément, "isolé", donc comme vous le mentionnez, vous ne pourrez pas différencier si un changement dans le la réponse provient de X1*X3 ou de X2*X4. L'analyse impliquera par défaut que les modifications proviennent de X1*X3 car ce terme a été saisi dans votre modèle.
- Ou vous construisez un plan factoriel fractionnaire en définissant l'estimabilité de l'effet principal sur "Nécessaire" et tous les 2FI sur "Si possible" ou vous entrez directement tous les 2FI dans les termes du modèle de "Ajuster le modèle" et utilisez la régression pas à pas ou des méthodes similaires, afin que vous puissiez tester parmi tous les 2FI possibles quels sont les "plus significatifs" pour entrer dans le modèle.
Dernière option (si possible), vous pouvez également augmenter le nombre d'expériences pour pouvoir estimer chaque effet principal et 2FI séparément (3 exécutions supplémentaires). Pour cela, le nombre minimum requis d'exécutions serait de 11 pour estimer les termes dont vous avez besoin : 1 interception, 4 effets principaux et 6 interactions à deux facteurs.
En espérant que cette réponse vous aidera,
Re : Conception factorielle fractionnaire - Termes d'aliasAjout à mes questions précédentes :
- Ai-je bien compris que les termes qui peuvent être étudiés sont les suivants :
X1, X2, X3, X4, X1*X2, X1*X3, X1*X4 ?
- Dans la matrice d'alias, on voit que X1*X2 est aliasé avec X3*X4. Cela signifie-t-il que si X1*X2 ou X3*X4 sont significatifs dans le modèle, nous ne pourrons pas dire lequel des deux termes a un impact sur la réponse ? Ou puisque seul X1*X2 est dans le modèle, nous saurons que l'impact sur la réponse est dû à X1*X2 ?
