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スクリーニング 複製された階乗 DOE - 半正規プロット - ヌル空間項?1 つの複製を含む 2x2 の完全階乗 DOE を作成します。 データを右から左に並べ替えると、応答は 10、11、20、19、30、28、37、40 になります。

スクリーニングスクリプトを実行すると、半分通常のプロットが作成されました。これまでのところ、非常に良好です。 ただし、半正規プロットには 7 つの点がありますが、効果は 3 つだけです (2 x 主効果と 1 x 2 因子交互作用)。 Null 用語の 1 つ「Null7」も重要なものとして強調表示されます。

最後に、Lenth PSE を引用します。

スクリーニング分析の統計とグラフのガイドには、「プロセスは n 個の効果が得られるまで続行されます。ここで、n はデータ テーブルの行数であり、モデルが完全に飽和します。」 因子を完全に飽和させることができない場合、JMP は残りの変動を吸収するためにランダムな直交効果を生成します。 これらには Null n というラベルが付けられます。n は数字です。 この状況は、たとえばデザイン内に正確に複製された行がある場合に発生します。」

私の質問:

1. なぜこのようにするのでしょうか？ これが再現要因計画を分析するための統計的に最も正しいアプローチであるかどうかはわかりませんが、主効果と交互作用だけが見られることを期待している半正規プロットに余分なヌル項が表示されるのは、控えめに言っても混乱を招くことになります。 これは教科書でもMinitabでも見たことがありません。

2. Lenth の手順は、誤差項の自由度が存在しない UNREPLICATED データを分析する方法だと私は思いました。 たとえば、Minitabでは、計画が複製されない場合にのみ、Lenthの方法が使用されます(およびPSEが引用されます)。

コメントをお待ちしております (JMP で DOE の複製を間違って実行していることを知りたいです)。Re: スクリーニング反復階乗 DOE - 半正規プロット - ヌル空間項?正しく設定できたような気がします。 Fit Model スクリプトを実行するだけで、主効果と双方向交互作用項が得られます。 デフォルト モデルがデータ テーブルにスクリプト化されていない場合は、それに応じて [モデルの適合] ダイアログ ボックスに項を追加します。 あなたのデータでこれを行うと、R 二乗値 0.991 と adj が得られます。 R二乗は0.985。 また、分散分析により p 値は 0.0001 となります。 X2 が最大の要因であり、次に X1 が続きます。 相互作用はないようです。