部分要因計画法 - 別名用語こんにちは、
4 つの連続因子を使用した部分因子計画を作成しました。
以下のデザイン評価を得ました（添付ファイルを参照）。
X2*X3、X2*X4、および X3*X4 がモデルに含まれていないのはなぜですか?
ご協力ありがとうございます！
クレア
実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: 部分要因計画法 - 別名用語7 つの自由度があり、同じ自由度を 2 つモデルに含めることはできないので、最初の質問は「はい」です。 ただし、各 2 次効果のエイリアスも使用できます。 2 番目の質問には「はい」、3 番目の質問には「いいえ」です。 解像度 IV デザインがあります。 これは、設計が 1 次効果で 3 次効果をエイリアシングすることによって生成されたことを意味します (例: D=ABC)。 この実験のアイデンティティ: I=ABCD。 この場合、エイリアス化された 2 次効果のペアが存在します (例: AB=CD、AC=BD、AD=BC)。 エイリアシングは交絡と同等です。 両方のABの効果とCD は一緒に「キャプチャ」されており、この実験では分離できません。 モデル内でそれを何かと呼んだからといって、それが推定される唯一の効果である交互作用であることを意味するわけではありません。
分数階乗は次の原則に基づいています。
1. スパース性: 多くの要因のうち、反応に因果関係があるのはほんの一部だけです
2. 階層: 1st>2nd>>3rd>>>4th...
2. 遺伝: 高次の項が「アクティブ」であるためには、少なくとも 1 つの親がアクティブである必要があります。
Re: 部分要因計画法 - 別名用語やあ@cbaril 、
質問に答えるためのいくつかの要素:
4 つの因子と 8 つの実験による一部実施要因計画を使用しているため、切片、(各因子の) 4 つの主効果、および 3 つの 2 因子交互作用の 8 つの項を推定できることになります。
同じ実験数を維持するには、ここで少なくとも 2 つの選択肢があります (ただし、固定した実験数 (8) ですべての 2FI を推定することはできません)。
- 部分要因計画を「従来の方法」で構築するか、(あなたがやったように) ドメイン専門知識指向の方法で構築するので、どの 3 つの 2 因子交互作用を推定できるかを選択できますが、残りの交互作用は推定できません。 、これらの相互作用間のエイリアス (相関関係) のためです。 残りの 2FI をテストして推定するための十分な実験/自由度がありません。 したがって、主効果 X1、X2、X3、X4、および 2FI の X1*X2、X1*X3、X1*X4 を推定できるモデルが完成します。 2 つの 2FI がエイリアスされている場合 (X1*X3 や X2*X4 など)、これは、これら 2 つの 2FI を個別に「分離」して推定することができないことを意味します。そのため、前述したように、応答は X1*X3 または X2*X4 から返されます。 分析では、デフォルトで、この項がモデルに入力されたため、変更が X1*X3 から発生することが暗示されます。
- または、主効果の推定可能性を「必要」、すべての 2FI を「可能な場合」に設定して部分要因計画を構築するか、「モデルの適合」からモデル項にすべての 2FI を直接入力し、段階的回帰または同様の手法を使用します。これにより、考えられるすべての 2FI の中から、モデルに入力する「最も重要な 2FI」をテストできます。
最後のオプション (可能な場合) では、実験の数を増やして、各主効果と 2FI を個別に推定できるようにすることもできます (さらに 3 回実行)。 この場合、必要な項を推定するために必要な最小実行数は 11 です (切片が 1 つ、主効果が 4 つ、2 因子交互作用が 6 つ)。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 部分要因計画法 - 別名用語以前の質問に追加します:
- 調査できる用語は次のとおりであると理解していますか?
X1、X2、X3、X4、X1*X2、X1*X3、X1*X4?
- エイリアス行列では、X1*X2 が X3*X4 でエイリアス化されていることがわかります。 これは、X1*X2 または X3*X4 のいずれかがモデル内で重要な場合、2 つの項のどちらが応答に影響を与えているかを判断できないことを意味するのでしょうか? それともモデルには X1*X2 のみがあるため、応答への影響は X1*X2 によるものであることがわかりますか?
