Hola a todos,
He completado un experimento de cribado mirando los efectos principales. El modelo se vuelve altamente significativo si agrego factores de interacción durante el análisis.
Ahora quiero aumentar el diseño y también quiero agregar el punto central y RSM. En el cuadro de opciones de aumento, las únicas opciones disponibles son Replicar, Relleno de espacio y Aumentar, mientras que Agregar puntos centrales, Plegar y Agregar axial están atenuados. ¿Alguna razón por la que esto podría ser?
Muchas gracias.
Hola @Do_AuLu ,
Los resultados que obtuviste pueden ser completamente normales y depender del tipo de factores que tengas.
- Si solo tiene factores continuos, todas las opciones de aumento están disponibles.
- Si tiene uno (o varios) factores categóricos de 2 niveles (y el resto son solo factores continuos), entonces "Agregar Axial" y "Relleno de espacio" no son posibles (atenuados).
- Si tiene uno (o varios) factores categóricos de 3 niveles (y el resto son solo factores continuos), entonces "Plegar", "Agregar axial" y "Relleno de espacio" no son posibles.
Según el diseño original y el tipo de factores, algunas opciones de aumento pueden estar restringidas. Puedes encontrar más información aquí : Opciones de aumento
Incluso si la opción "Agregar puntos centrales" no está disponible, puede continuar con el aumento de su diseño eligiendo "Aumentar" y, desde allí, en la pestaña "Modelo", haga clic en "RSM" para aumentar su diseño de detección inicial en una Respuesta. Diseño de superficies con interacciones de 2 factores y términos de efectos cuadráticos:
Como está usando Diseño personalizado, esta es probablemente la opción más sencilla, y la posibilidad de agregar puntos centrales puede no ser muy útil si ya asume un modelo RSM, ya que no mejoran la estimación de los efectos del modelo (pero pueden ser interesante considerar si su espacio experimental se centra en torno a su configuración óptima, para evaluar la solidez de este óptimo). Los puntos centrales (cuando están disponibles) son excelentes para detectar la curvatura, pero dado que aumenta su diseño para agregar términos cuadráticos en el modelo, ya podrá estimar estos efectos cuadráticos (si están presentes). Más información sobre puntos centrales aquí: Puntos centrales, ejecuciones replicadas y pruebas (jmp.com)
Como recomendación general, también recomendaría marcar la opción "Agrupar nuevas ejecuciones en bloques separados" para agregar una variable de bloqueo en su diseño. Esta precaución agregará a su modelo un efecto de bloque fijo, que podría ayudarlo a detectar cualquier cambio en la(s) respuesta(s) media(s) entre su primer conjunto de experimentos y el siguiente conjunto de experimentos (aumentado) (un cambio en la intersección de la(s) respuesta(s) )).
Dependiendo de cómo vea la variación, también puede cambiar el efecto de bloque de "fijo" a "aleatorio" para evaluar si tiene una diferencia en el error aleatorio (varianza) entre sus dos conjuntos de experimentos.
Espero que esta respuesta te ayude,
