Esistono ipotesi riguardanti i dati di risposta che devono essere soddisfatte prima di analizzare il DSD?Ho appena condotto il mio primo studio sul DSD e volevo solo comprendere alcuni dei meccanismi interni dietro ad esso che non riuscivo a trovare/capire dal punto di vista Manuale JMP qui.
- Voglio capire se esistono presupposti relativi ai dati di risposta che devono essere soddisfatti prima dell'analisi da parte dello script "Fit Definitive Screening". Lo chiedo perché se vuoi eseguire un test ANOVA, devi assicurarti che i dati siano normali, quindi mi chiedo solo se ci sono presupposti simili che devono essere soddisfatti prima di analizzare i dati.
- Perché lo script "Adatta allo screening definitivo" visualizza a Trama dei residui dell'effetto principale e non semplicemente una trama dell'effetto principale (come è comune nei progetti a due fattori)? Inoltre, come accennato nel link sopra, non riesco a capirne il motivo" Un fattore con residui che differiscono tra i livelli indica un effetto principale importante"?
- Perché lo script non visualizza una trama dell'interazione? Ha qualcosa a che fare con la struttura del DSD?
Progettazione di esperimentiRe: Esistono ipotesi relative ai dati di risposta che devono essere soddisfatte prima di analizzare il DSD?Alcuni chiarimenti:
1. Non vi è alcun presupposto di normalità delle variabili di risposta da un DOE né esiste un presupposto di normalità per utilizzare ANOVA.In effetti, ANOVA è abbastanza robusto rispetto alle anomalie distribuzionali.Il presupposto per l'analisi quantitativa è distribuito normalmente e in modo indipendente residui con media pari a 0 e varianza costante (NID(o,varianza)).
2. I grafici dei residui sono molto utili per identificare i problemi del modello.Il Prediction Profiler è ciò che stai cercando per le trame degli effetti principali. Se i residui sono piuttosto diversi attorno a un livello rispetto a un altro, ciò può indicare che il fattore ha un effetto.
3. Devi assicurarti che ci siano interazioni nel tuo modello per ottenere grafici di interazione (Fase 2).
Re: Esistono ipotesi relative ai dati di risposta che devono essere soddisfatte prima di analizzare il DSD?Sul punto n. 2, potresti spiegare questa affermazione: " Se i residui sono piuttosto diversi attorno a un livello rispetto a un altro, ciò può indicare che il fattore ha un effetto?" Non sono in grado di capirlo. Ciò significa che i residui in questo grafico appartengono alla linea, ovvero al modello, creato per la particolare risposta rispetto al fattore?
Re: Esistono ipotesi relative ai dati di risposta che devono essere soddisfatte prima di analizzare il DSD?Ciò significa che il fattore influenza la varianza della risposta, indipendentemente da come influisce sulla media della risposta. Questo risultato è una violazione del modello dei minimi quadrati che presuppone che la varianza sia indipendente dal livello di risposta. La varianza è stimata come valore costante per tutti gli X.
