Chère communauté JMP,
nous mettons actuellement en place des modèles DoE basés sur deux blocs expérimentaux.
Le premier bloc était une conception DoE personnalisée avec 22 exécutions contenant des effets principaux et des effets quadratiques provenant de 7 facteurs. Le deuxième bloc était un plan augmenté contenant les effets principaux, les effets quadratiques et toutes les interactions possibles à deux facteurs avec 16 analyses (pour un total de 38 analyses séparées en 2 blocs).
Dans le deuxième bloc, pour deux des facteurs, les niveaux de facteurs étaient plus larges que dans le premier bloc.
De plus, 7 interactions à deux facteurs jugées moins susceptibles de se produire ont été définies sur « si possible » dans la boîte de dialogue du modèle. Tous les autres facteurs ont été maintenus à « nécessaire ».
Habituellement, nous configurons les modèles avec la plateforme Fit Model en considérant uniquement les effets du modèle provenant de la conception en cliquant sur « exécuter » (personnalité : moindres carrés standard, emphase : filtrage des effets), puis en supprimant manuellement les effets du modèle non significatifs de la des modèles.
Nous avons rencontré la situation suivante : dans certains cas, nous obtenons un message d'erreur indiquant "Il manque un effet au modèle".
L'évaluation par étapes (personnalité : par étapes) via la direction vers l'avant avec AICc ou BIC donne toutes deux des modèles avec des effets significatifs.
Nos questions à vous poser seraient
- Sous quelle forme la notation « si possible » est-elle prise en compte pour les modèles pas à pas ? Si nous constatons un effet significatif qui était auparavant évalué comme « si possible », cela signifie que la puissance de la conception était suffisamment bonne pour l’élucider. Mais si nous ne voyons pas un effet « si possible », d’où savons-nous qu’il a été envisagé ?
- Quelle est la raison pour laquelle la méthode manuelle signale les problèmes alors que les méthodes par étapes fonctionnent ?
- Le critère BIC produit des modèles beaucoup plus grands que le critère AICc, quelle serait la raison de faire confiance aux modèles AICc beaucoup plus petits ?
Un grand merci d'avance à vous tous, cordialement,
Claudia et Andréas
