パワー値に基づいて用語の重要性を判断する方法は?JMP の計画評価ツールを使用して、Box-Behnken 計画とカスタム計画 (28 回の実行) を比較し、それぞれ 3 つのレベルで 5 つの因子を評価しました (以下を参照)。
比較を考慮して、実験の実行にはカスタム設計が選択されました。 評価では、設計評価表に見られるように、これらの項の検出力が低いにもかかわらず、1 つ以上の応答に対して二次項が統計的に有意であることがわかりました (p<0.05)。 場合によっては、プロセスに関する私の知識では、これらが実質的に重要であるとは思えません。 これらの項をモデルから削除することをお勧めしますか? 他にどのような指標を考慮する必要がありますか?
DOERe: パワー値に基づいて用語の重要性を判断する方法は?これらの用語の重要性は、モデルとその予測の精度に貢献することを意味します。 項を削除すると、その固定効果が変量効果としてカウントされ、予測の信頼区間が膨らみます。 これらの用語を削除する理由がわかりません。 これらの用語を削除すると、どのようなメリットが期待できますか?
あなたの発言の根拠は何ですか」プロセスに関する私の知識では、これらが実質的に重要であるとは思いません。 "? どういう意味ですか？
Re: パワー値に基づいて用語の重要性を判断する方法は?まず、コミュニティへようこそ。 設計評価ツールは特定の仮定に基づいていることに注意してください (その多くは、実験を実行する前には不明です)。 デザインの選択に影響を与える要因は多数あります。 これらはすべて、あなたの予測に依存しています。 見る：
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/overview-of-the-evaluate-design-platform.shtml#
あなたの状況では、デザインを選択して実行しましたよね？ 分析はどのように行ったのですか？ あなたの分析を正しく解釈すれば、実験で実質的に有意な変化を生じさせなかったように思えますか? なぜだめですか？ これには 3 つの理由があります。
1.レベルが十分に大胆ではなかった
2. 測定システムが不十分だった
3. 要因は関係ない
(ところで、これは実際に大きな変動を作成した場合とは異なりますが、操作した要因に割り当てることはできません)。
確率誤差 (MSE) の推定に使用された DF は? 複製はありましたか？ 二次項が統計的に有意であると言うとき、どのような比較に基づいていますか? データ テーブルを共有することは可能ですか?
一般に、モデルから重要な項目を削除すると、それらの分散は誤差項にプールされます。 これにより、誤差項が膨らみ、他の要因の重要性が低下します。
あなたが何を意味するのかわからない」他にどのような指標を考慮する必要がありますか?". 実験の目的は何ですか？ 因果構造を理解しようとしていますか、それとも「勝者を選ぶ」つもりですか? モデルを構築または改良していますか? モデルの構築に役立つ統計が多数あります。
