Hallo alle,
Ich habe ein Screening-Experiment durchgeführt, um die Haupteffekte zu untersuchen. Das Modell gewinnt an Bedeutung, wenn ich bei der Analyse Interaktionsfaktoren hinzufüge.
Jetzt möchte ich das Design erweitern und auch den Mittelpunkt und RSM hinzufügen. Im Feld „Erweiterungsauswahl“ sind nur die Optionen „Replizieren“, „Raumfüllung“ und „Augmentieren“ verfügbar, wohingegen „Mittelpunkte hinzufügen“, „Falten“ und „Achse hinzufügen“ ausgegraut sind. Gibt es einen Grund, warum das so sein könnte?
Vielen Dank.
Hallo @Do_AuLu ,
Die Ergebnisse, die Sie erhalten, können völlig normal sein und von der Art der Faktoren abhängen, die Sie haben.
- Wenn Sie nur über kontinuierliche Faktoren verfügen, stehen alle Augmentationsoptionen zur Verfügung.
- Wenn Sie einen (oder mehrere) zweistufige kategoriale Faktoren haben (und der Rest nur kontinuierliche Faktoren sind), sind „Axial hinzufügen“ und „Raumfüllung“ nicht möglich (ausgegraut).
- Wenn Sie einen (oder mehrere) dreistufige kategoriale Faktoren haben (und der Rest nur kontinuierliche Faktoren sind), sind „Fold Over“, „Add Axial“ und „Space-Filling“ nicht möglich.
Abhängig vom ursprünglichen Design und der Art der Faktoren können einige Erweiterungsmöglichkeiten eingeschränkt sein. Weitere Informationen finden Sie hier: Erweiterungsoptionen
Auch wenn die Option „Mittelpunkte hinzufügen“ nicht verfügbar ist, können Sie möglicherweise mit der Erweiterung Ihres Designs fortfahren, indem Sie „Erweitern“ wählen und von dort aus auf der Registerkarte „Modell“ auf „RSM“ klicken, um Ihr anfängliches Screening-Design in einer Antwort zu erweitern Oberflächendesign mit 2-Faktor-Wechselwirkungen und quadratischen Effekten:
Da Sie Custom Design verwenden, ist dies wahrscheinlich die einfachste Option, und die Möglichkeit, Mittelpunkte hinzuzufügen, ist möglicherweise nicht sehr nützlich, wenn Sie bereits von einem RSM-Modell ausgehen, da sie die Schätzung von Modelleffekten nicht verbessern (aber möglich) sein können Es ist interessant zu überlegen, ob Ihr Versuchsraum auf Ihre optimalen Einstellungen ausgerichtet ist, um die Robustheit dieses Optimums zu bewerten. Mittelpunkte (sofern verfügbar) eignen sich hervorragend zum Erkennen von Krümmungen, aber da Sie Ihren Entwurf erweitern, um dem Modell quadratische Terme hinzuzufügen, können Sie diese quadratischen Effekte (sofern vorhanden) bereits abschätzen. Weitere Informationen zu Mittelpunkten finden Sie hier: Mittelpunkte, Replikationsläufe und Tests (jmp.com)
Als allgemeine Empfehlung würde ich außerdem empfehlen, die Option „Neue Läufe in separaten Block gruppieren“ zu aktivieren, um Ihrem Design eine Blockierungsvariable hinzuzufügen. Diese Vorsichtsmaßnahme fügt Ihrem Modell einen festen Blockeffekt hinzu, der Ihnen dabei helfen kann, eine Verschiebung der mittleren Reaktion(en) zwischen Ihrer ersten Versuchsreihe und der nächsten (erweiterten) Versuchsreihe (eine Änderung im Achsenabschnitt der Reaktion(en)) zu erkennen )).
Je nachdem, wie Sie die Variation sehen, können Sie den Blockeffekt auch von „fest“ auf „zufällig“ ändern, um zu bewerten, ob zwischen Ihren beiden Experimentreihen ein Unterschied im Zufallsfehler (Varianz) besteht.
Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
