분할구 DOE 설계의 통계적 해석안녕,
나는 분할 플롯 DoE의 통계적 해석에 익숙하지 않으며 "wald p 값"이 5% 미만인 경우 어떤 영향이 있는지 알 수 없습니다.
5%보다 높으면 전체 플롯과 하위 플롯이 계획에 영향을 미치지 않는다는 것을 알고 있으므로 해당 값이 < 5%이면 전체 플롯과 하위 플롯이 계획에 영향을 미친다는 것을 의미하지만 이를 어떻게 분석할 수 있습니까? ?
도움을 주셔서 감사합니다.
실험 설계Re: 분할구 DOE 설계의 통계적 해석안녕하세요 @Zhou69 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
분할구 설계 및 분석 예와 관련된 JMP 도움말 섹션을 이미 확인하셨나요? : https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/splitplot-experiment.shtml#ww557792
"REML Variance Component Estimates"에서 수행된 분석은 귀하의 질문과 관련된 몇 가지 흥미로운 정보를 표시합니다.
첫째, 총 변동과 비교하여 무작위 주구 효과로 인해 변동이 얼마나 발생할 수 있는지 평가할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 플롯 복제와 관련된 오류 항이 잔여 오류 항보다 작거나 큰지 비교할 수 있습니다. 즉, 무작위 주구 효과를 통해 얼마나 많은 변동성이 포착되는지, 전체 실험 변동성과 비교하여 이 변동성이 얼마나 큰지(일명 무작위 주구 효과가 실험 변동성에 대한 "실질적인" 영향) 이는 전체 플롯 변동성이 실험 결과의 총 변동성에 미치는 실질적인 영향을 평가하고 비교하는 데 도움이 될 수 있습니다.
둘째, 표시된 Wald p-값을 효과적으로 사용하여 무작위 주구 효과가 통계적으로 유의한지, 즉 반응 분산이 무작위 효과에 따라 달라지는지 여부를 평가할 수 있습니다. 이는 무작위 주구 효과의 통계적 유의성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 두 정보를 결합하여 주구 효과를 통해 얼마나 많은 변동성이 포착되는지 평가하고 이 변동 구성요소가 통계적으로 유의한지 평가할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 분할구 DOE 설계의 통계적 해석데이터 테이블을 공유하면(익명화 가능) 해석 조언을 제공하는 것이 훨씬 쉽습니다. 이렇게 생각해보세요... 마치 두 가지 실험을 진행한 것과 같습니다. 통계적 유의성이 전체 플롯 오류(반복에 의해 추정됨)와 비교되는 전체 플롯 효과를 포함하는 앤 실험입니다. 그리고 MSE에 의해 통계적 유의성이 추정되는 분할구 요인입니다.
분석의 첫 번째 단계는 실질적인 중요성입니다. 연구가 통찰력을 제공할 만큼 반응 변수가 충분히 변경되었습니까? 결과를 그래프로 표시하고 과학적 또는 공학적 관점에서 평가합니다. 그러면 통계를 낼 수 있습니다. 저는 개인적으로 오류항을 구성하는 요소(예: 실험에서 구체적으로 조작되지 않았지만 노이즈라고도 불리는 다양한 요소와 요소의 상호 작용)를 실제로 이해하지 않는 한 유의성에 대한 궁극적인 테스트로서 p-값을 별로 좋아하지 않습니다. ) 오류 항이 실제 무작위 오류를 얼마나 대표하는지에 대한 지식이 있습니다. 나는 전체 플롯과 서브플롯에 대해 개별적으로 다니엘 플롯(정규 플롯과 절반 정규 플롯)을 선호합니다(각 플롯에는 무작위 오류에 대한 자체 추정치가 있으므로). 오류가 편향될 가능성이 적고 효과를 상대적으로 잘 비교할 수 있습니다.
