哪个参数对响应变量的影响最大？你好
我对 JMP Pro 还很陌生，因此不太熟悉如何处理以下问题：
（我还插入了以下）
我研究了不同组合的发酵的 3 个参数（我的 DoE）
并量化蛋白质浓度（这是我的反应变量）。
是否可以看到哪些参数对蛋白质浓度的影响最显著？
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pH
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温度
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稀释率
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蛋白质浓度
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5.5
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三十二
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0.1
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0.002989482
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6.5
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三十二
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0.1
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0.003129305
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4.5
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二十六
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0.1
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0.002990589
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5.5
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二十六
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0.2
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0.00247863
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5.5
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三十七
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0.1
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0.002470013
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6.5
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三十七
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0.2
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0.000480857
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4.5
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三十二
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0.2
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0.002055102
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5.5
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三十二
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0.2
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0.003187044
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先感谢您。
此致，
卡尔
高级统计建模自动化和脚本实验设计质量与工艺工程回复：哪个参数对响应变量的影响最大？欢迎来到社区。 以后最好只添加 JMP 表。
第一个问题：蛋白质浓度的多少变化在科学或工程意义上有意义？ 这叫做实际意义。 响应变量的变化是否足够有趣？ 您感兴趣的最小变化增量是多少？ 您是要最大化、最小化还是达到目标？
其次，您有一个没有直接估计 MSE 的分数阶乘（例如，没有复制）。 2 个因素是 3 级的（其中一个是不平衡的？），第三个是 2 级的。 你对什么型号感兴趣？ 未复制设计的初始分析将没有 p 值，因此请查看帕累托图、正态图、预测刻画器和交互图以获得有趣的效果。 注意：您混淆了二阶线性效应和二次项。 跟踪运行顺序也总是好的。
我已经使用以下脚本添加了您的数据表：设计评估（用于估计混叠、功率等）和拟合模型（用于初始评估）。 只需单击左上区域的绿色箭头）。 输出需要通过 SME 进行解释。
回复：哪个参数对响应变量的影响最大？添加一点@马克贝利和@statman的明智建议，对于像您这样的问题，您应该做的第一件事是以各种形式绘制数据。 我建议，没有特定的顺序，按照实验的顺序回答。 响应的简单直方图。 并为每个 x 和 y 用 X 拟合 Y。 这是为什么？
1. 按实验顺序绘制是你的预建模最好的机会，看看是否有一些潜伏因素悄悄对你真正想要的东西造成严重破坏。
2. 响应的直方图有助于确定响应分布的中心、分布和形状。 根据您的过程知识，直方图看起来是否合理？ 是否有任何响应可能会使后续建模出现问题？ 异常值？ 废话价值观？ 缺少值？ ETC。
3. 最后，Fit Y by X 图可以为您提供有关模型结构的一些提示。 此外，如果看起来存在关系，它们对您的先验过程知识有意义吗？ 在检查这些图表时，我总是问与我共事的工程师，“如果图表表明水往上流，我们就有问题了，应该停下来，停下来核对这个明显的结论。”
只有在完成上述操作并对结果感到满意后，我才会继续建模。
回复：哪个参数对响应变量的影响最大？你从哪里得到这个设计？ 您是否使用了 JMP 中的 DOE 平台之一来制作它？
你的问题， ”是否可以看出哪些参数对蛋白质浓度的影响最显着？ " 表明你在这个阶段正在筛选因素或影响。 您不一定要尝试对响应建模以通过因子设置对其进行优化。 在这种情况下，一个重要的问题是，我检测到真实效果的机会有多大？ 功率分析可以回答这个问题。 以下是对您的设计的分析：
功率是您检测到真实效果的机会。 所需的功率水平是主观的，但更高的功率是好的。 它取决于效应大小、响应方差、决策的显着性水平和运行次数。 我的分析表明，如果效果比标准偏差大 20 倍左右，那么您找到真实效果的机会约为 80-97%。
