Querida comunidad JMP,
Actualmente estamos configurando modelos DoE basados en dos bloques experimentales.
El primer bloque fue un diseño DoE personalizado con 22 ejecuciones que contienen efectos principales y efectos cuadráticos de 7 factores. El segundo bloque fue un diseño aumentado que contenía efectos principales, efectos cuadráticos y todas las posibles interacciones de dos factores con 16 ejecuciones (para un total de 38 ejecuciones separadas en 2 bloques).
En el segundo bloque, para dos de los factores los niveles de los factores fueron más amplios que en el primer bloque.
Además, 7 interacciones de dos factores que se calificaron como menos probables de ocurrir se establecieron en "si es posible" en el diálogo del modelo. Todos los demás factores se mantuvieron en "necesarios".
Por lo general, configuramos los modelos con Fit Model Platform considerando solo los efectos del modelo provenientes del diseño haciendo clic en "ejecutar" (personalidad: mínimos cuadrados estándar, énfasis: detección de efectos) y luego eliminando manualmente los efectos del modelo no significativos del modelos.
Nos encontramos con la siguiente situación: en algunos casos recibimos un mensaje de error que dice "Al modelo le falta un efecto".
La evaluación gradual (personalidad: gradual) a través de la dirección hacia adelante con AICc o BIC produce modelos con efectos significativos.
Nuestras preguntas para usted serían
- ¿De qué forma se considera la calificación “si es posible” para los modelos escalonados? Si vemos un efecto significativo que anteriormente se calificó como "si es posible", eso significa que el poder del diseño fue lo suficientemente bueno como para dilucidarlo. Pero si no vemos un efecto “si es posible”, ¿de dónde sabemos que fue considerado?
- ¿Cuál es la razón por la que la forma manual informa problemas mientras que la forma gradual funciona?
- El criterio BIC está generando modelos mucho más grandes que el criterio AICc, ¿cuál sería la razón para confiar en los modelos AICc mucho más pequeños?
Muchas gracias de antemano a todos, un saludo,
claudia y andreas
