누락된 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕,
최근에 저는 압출 실험을 위해 2^4 요인 모델을 실행했습니다. 상호작용 항을 포함한 2차 항을 모델링하려고 합니다.
그러나 일부 포인트는 약간 야심적이어서 압출이 실패했습니다. 따라서 이러한 점에 대해서는 확실한 답변을 수집할 수 없었습니다. 어떻게 진행해야 할지 조언을 구하고 싶습니다. 덜 공격적인 수준으로 실험을 반복해야 할까요? 아니면 코딩된 수준 1보다 낮은 축 지점으로 설계를 강화할 수 있을까요?
감사해요기본 데이터 분석 및 모델링실험 설계품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 누락된 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?어느 쪽이든 작동할 수 있습니다. 하지만 나에게 선택권이 있다면 전체 실험을 다시 반복할 것입니다. 그리고 이 글을 읽는 분들이 확실히 알 수 있도록 2^4 완전 요인 실험에서는 4차 효과를 추정할 수 없습니다. 회전 가능성, 효과의 직교성 또는 기타 바람직한 설계 속성을 위해 가능한 경우 간격을 두고 일반적으로 축 점 형태로 런을 추가해야 합니다.
Re: 누락된 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?실험 장치의 손실에 대한 나의 생각은 다음과 같습니다. 얼마나 많은 실험 단위가 실패했는지 말하지 않았으므로 옵션은 다음에 따라 달라집니다.
1. 손실된 돌출을 생성하는 요인의 효과를 정량화하는 또 다른 반응 변수가 있습니까? 다구치 박사와 함께 일할 때 그는 그러한 치료법이 실험에서 가장 유익할 수 있다고 말했던 것을 기억합니다.
2. Pete가 말했듯이 2단계 계승으로는 2차 효과를 추정할 수 없습니다. 선형 가정으로부터의 이탈을 추정하려면 최소한 중앙점이 필요합니다.
3. 하나만 분실한 경우 다음 옵션을 시도해 보세요.
- 누락된 실행 대신 나머지 처리의 평균을 사용합니다.
- 회귀를 사용하여 누락된 실행을 추정합니다. 적합 모델 분석을 실행하고 DF가 1 적은 모델을 입력합니다(일반적으로 가장 높은 차수 효과). 모델을 저장합니다(빨간색 삼각형>열 저장>예측 공식). 이를 통해 누락된 치료에 대한 예측을 제공할 수 있습니다.
- 실험을 실행하기 전에 결과를 예측했다면 예측 결과를 사용해 보세요.
3가지를 모두 수행하고 결과가 얼마나 일치하는지 확인하세요. 상대적으로 일치한다면 분석에 확신을 가질 수 있습니다. 그렇지 않다면 더 많은 달리기를 하는 것에 대해 생각해야 합니다. 물론 추가 실행은 다른 추론 공간에 있을 수 있으므로 "차단" 효과에 유의하세요.
Re: 누락된 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요, 스텟맨님,
조언해주셔서 감사합니다! 덧붙이자면, 중앙점을 실행했는데 분석 결과 선형 가정과 편차가 있었습니다. 따라서 향후 실험에서는 축 점을 추가할 예정입니다. 누락된 데이터에 대해서는 귀하의 조언과 모델을 다시 활용하도록 노력하겠습니다.
감사합니다. 새해 복 많이 받으세요!
Re: 누락된 데이터를 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 P_Bartell님,
귀하의 조언에 감사드립니다. 2차 효과를 결정하기 위해 현재 실험에 축 점을 추가하겠습니다.
감사합니다. 새해 복 많이 받으세요!
