Hallo an alle,
Ich bitte um Verzeihung für meine Dummy-Frage.
Ich passe ein Response-Surface-Modell (glm mit Haupteffekten, Wechselwirkungen und quadratischen Effekten) an die Ergebnisse eines zentralen zusammengesetzten Designs mit drei Parametern an, die als X1, X2 und X3 bezeichnet werden, um des Beispiels willen. Betrachtet man die Parameterschätzungen, so sind einige signifikant und einige nicht signifikant, bei einem Alpha-Risiko von 5 %. Meine Frage bezieht sich auf einen Parameter, sagen wir X3, bei dem weder der Haupteffekt, die Wechselwirkungen noch der quadratische Effekt signifikant sind.
Ich interessiere mich für die Analyse des Vorhersageprofilers, da er mir Hinweise auf die Bereiche der vorhergesagten Y-Werte im Designraum unter Berücksichtigung aller Parameter X1, X2 und X3 (an bestimmten Positionen) gibt.
Da keine der X3-Schätzungen signifikant war, bin ich nicht bereit, die Schätzungen zu interpretieren (obwohl angemessen zum Ausdruck gebracht wird, dass jede Interpretation aufgrund zufälliger Schwankungen unzuverlässig ist und dass es keinen schlüssigen Beweis dafür gibt, dass die Variable überhaupt einen Effekt hat).
Meine Frage ist dann folgende: Macht es noch Sinn, die Konfidenzintervalle eines Prediction Profilers für diesen Parameter X3 zu interpretieren? Ist dieses Konfidenzintervall irgendwie zuverlässig, auch wenn keine der Schätzungen signifikant ist?
Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe,
Chris
