Salut tout le monde,
J'ai terminé une expérience de dépistage en examinant les principaux effets. Le modèle devient très significatif si j'ajoute des facteurs d'interaction lors de l'analyse.
Maintenant, je veux augmenter la conception et ajouter également le point central et le RSM. Sous la boîte de choix d'augmentation, seules les options disponibles sont Répliquer, Remplissage d'espace et Augmenter tandis que Ajouter des points centraux, Replier et Ajouter axial sont grisés. Une raison pour laquelle cela pourrait être?
Merci beaucoup.
Salut @Do_AuLu ,
Les résultats que vous avez obtenus peuvent être tout à fait normaux et dépendent du type de facteurs dont vous disposez.
- Si vous n'avez que des facteurs continus, toutes les options d'augmentation sont disponibles.
- Si vous avez un (ou plusieurs) facteurs catégoriels à 2 niveaux (et le reste n'est que des facteurs continus), alors "Add Axial" et "Space-Filling" ne sont pas possibles (grisés).
- Si vous avez un (ou plusieurs) facteurs catégoriels à 3 niveaux (et le reste n'est que des facteurs continus), alors "Fold Over", "Add Axial" et "Space-Filling" ne sont pas possibles.
Selon la conception d'origine et le type de facteurs, certains choix d'augmentation peuvent être limités. Vous pouvez trouver plus d'informations ici : Choix d'augmentation
Même si l'option "Ajouter des points centraux" n'est pas disponible, vous pourrez peut-être continuer avec votre augmentation de conception en choisissant "Augmenter", et à partir de là, dans l'onglet "Modèle", cliquez sur "RSM" pour augmenter votre conception de dépistage initiale dans une réponse. Conception de surface avec interactions à 2 facteurs et termes d'effets quadratiques :
Comme vous utilisez Custom Design, c'est probablement l'option la plus simple, et la possibilité d'ajouter des points centraux peut ne pas être très utile si vous supposez déjà un modèle RSM, car ils n'améliorent pas l'estimation des effets du modèle (mais peuvent être intéressant à considérer si votre espace expérimental est centré autour de vos réglages optimaux, pour évaluer la robustesse de cet optimum). Les points centraux (lorsqu'ils sont disponibles) sont parfaits pour détecter la courbure, mais puisque vous augmentez votre conception pour ajouter des termes quadratiques dans le modèle, vous serez déjà en mesure d'estimer ces effets quadratiques (le cas échéant). Plus d'infos sur les points centraux ici : Points centraux, exécutions répliquées et tests (jmp.com)
En tant que recommandation générale, je recommanderais également de cocher l'option "Regrouper les nouvelles exécutions dans un bloc séparé" pour ajouter une variable de blocage dans votre conception. Cette précaution ajoutera à votre modèle un effet de bloc fixe, qui pourrait vous aider à détecter tout décalage de réponse(s) moyenne(s) entre votre première série d'expériences et la prochaine série d'expériences (augmentée) (un changement dans l'interception de la ou des réponses )).
Selon la façon dont vous voyez la variation, vous pouvez également modifier l'effet de bloc de "fixe" à "aléatoire" pour évaluer si vous avez une différence sur l'erreur aléatoire (variance) entre vos deux séries d'expériences.
J'espère que cette réponse vous aidera,
