データが欠落している場合はどうすればよいですか?こんにちは、
最近、押し出し実験のために 2^4 階乗モデルを実行しました。 相互作用項を含む二次項をモデル化するつもりです。
ただし、いくつかの点が少し野心的だったので、押し出しは失敗しました。 したがって、これらの点については一定の回答を集めることができませんでした。 今後の進め方についてアドバイスをお願いします。 より積極的ではないレベルで実験を繰り返すべきでしょうか、それともコード化されたレベル 1 よりも低い軸点を使用して設計を拡張するだけでよいでしょうか。
ありがとう基本的なデータ分析とモデリング実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: データが欠落した場合はどうすればよいですか?どちらの方法でも機能します。 しかし、もし選択できるとしたら、私は実験全体をもう一度繰り返すことを選びます。 誰がこれを読んでいるのかを明確にするために、2^4 の完全要因実験では二次効果の推定はできません。 ランを追加する必要があります...通常は軸点の形で、可能であれば回転可能性、効果の直交性、またはその他の望ましい設計特性のために間隔をあけて配置します。
Re: データが欠落した場合はどうすればよいですか?実験ユニットの喪失に関する私の考えは次のとおりです。 失敗した実験ユニットの数は述べていないため、オプションはこれに依存することに注意してください。
1. 失われた押し出しを作成する要因の影響を定量化する別の応答変数はありますか? 田口博士と仕事をしていたとき、これらの治療法が実験で最も有益であるかもしれないと言っていたのを覚えています。
2. Pete が言うように、2 水準階乗を使用して二次効果を推定することはできません。 線形仮定からの逸脱を推定するには、少なくとも中心点が必要です。
3. 1 つだけ紛失した場合は、次のオプションを試してください。
- 残りの処理の平均を、欠落した実行の代わりとして使用します。
- 回帰を使用して、欠落している実行を推定します。 適合モデルの分析を実行し、DF が 1 少ないモデル (通常は最高次効果) を入力します。 モデルを保存します (赤い三角ボタン > [列の保存] > [予測式])。 これにより、不足している治療の予測が得られます。
- 実験を実行する前に結果を予測していた場合は、その予測結果を使用してみてください。
3 つすべてを実行して、結果がどの程度一致するかを確認します。 相対的に一致している場合は、分析に自信を持っていただけます。 そうでない場合は、さらに実行することを考える必要があります。 もちろん、追加の実行は異なる推論空間にある可能性があるため、「ブロック」効果に注意してください。
Re: データが欠落した場合はどうすればよいですか?こんにちは、スタットマンです。
アドバイスありがとうございます！ 付け加えておきますが、中心点を実行しましたが、分析の結果、線形の仮定からの逸脱がありました。 したがって、今後の実験では軸点を追加する予定です。 不足しているデータについては、アドバイスとモデルを使用して再度試してみます。
ありがとうございます。良い新年をお迎えください。
Re: データが欠落した場合はどうすればよいですか?こんにちは、P_Bartell さん
アドバイスありがとうございます。 現在の実験に軸点を追加して、二次効果を決定します。
ありがとう、そして明けましておめでとうございます!
