Faktoren und Reaktion sind beide kategorischHallo:
Was ist die geeignete Methode zur Analyse der signifikanten Faktoren, wenn alle Ihre Faktoren sowie die Reaktion kategorisch sind?
Ich beschäftige mich mit dem Lärmproblem bei der Herstellung, bei dem ich vier Faktoren habe
A: Wärmeeinwirkung, Stufen Ja und Nein (die Hälfte der Proben wird erhitzt)
B: Eintauchen in Wasser, Stufen „Ja“ und „Nein“ (die Hälfte der Proben wird in Wasser eingetaucht)
C: Material, Ebenen Alt und Neu (die Hälfte des Bauteils besteht aus unterschiedlichem Material)
statische Bewegung, Ebenen Ja und Nein (die Hälfte der Komponente wird langsam durchlaufen, bevor ein tatsächlicher Hochgeschwindigkeitstest durchgeführt wird)
Antwort: Rauschen Ja und Nein. (Wir werden sehen, ob beim Hochgeschwindigkeitstest der Komponente Rauschen auftritt.)
Ich versuche herauszufinden, welche einzelnen Faktoren oder Kombinationen von Faktoren zu Geräuschen in der Komponentenbewegung führen. Welchen Ansatz soll ich verfolgen?
Deine Hilfe wird hoch geschätzt.
Erweiterte statistische ModellierungVersuchsplanungBetreff: Faktoren und Reaktion sind beide kategorischHallo @VarunK : „ Was wäre besser, eine halbe Fakultät mit Replikation oder eine volle Fakultät ohne Replikation?“
Nun ja ... wie immer kommt es darauf an. Wenn Sie nur Haupteffekte (und vielleicht ein paar Wechselwirkungen in beide Richtungen) erwarten, wird ein halber Bruchteil repliziert. Die vollständige Fakultät weist keinen echten Fehler auf (der von Replikaten herrühren würde). Der „Fehler“ im vollfaktoriellen Fall ergibt sich aus den Wechselwirkungen höherer Ordnung. Auch die Unterscheidung bei Logistikmodellen kann eine Herausforderung darstellen; Oft müssen die Stichprobengrößen groß sein (damit Sie viele Freiheitsgrade für Fehler haben), um Änderungen in Prob(Rauschen=Ja) basierend auf Änderungen in den Faktoreinstellungen zu erkennen. Im Namen der Sparsamkeit und Replikation würde ich also zu einem replizierten 1/2-Bruch tendieren. Andere mögen anderer Meinung sein …
Betreff: Faktoren und Reaktion sind beide kategorischVielen Dank für Ihre Antwort MRB3855,
Das DOE ist ausgeglichen.
Leider haben wir nur 20 Proben zur Verfügung und daher wird es keine Replikate geben.
Was wäre besser: eine halbe Fakultät mit Replikation oder eine volle Fakultät ohne Replikation?
Ich werde den Link durchgehen, den Sie geteilt haben.
Deine Hilfe wird hoch geschätzt.
Betreff: Faktoren und Reaktion sind beide kategorischHallo @VarunK. Wie Sie es beschreiben, handelt es sich um eine multiple logistische Regression. Meine Frage betrifft die Faktoreinstellungen. Es gibt 2^4 = 16 mögliche Kombinationen von Faktoren. Wie werden diese jeweils in den Daten repliziert? Das heißt, ist es ausgeglichen (jede Kombination wird gleich oft dargestellt) oder nicht? Wenn ja, wie viele Wiederholungen jeweils? Wenn nicht, beschreiben Sie bitte das Ungleichgewicht. Es reicht nicht aus zu wissen, dass „die Hälfte der Proben X sein wird“ (es kommt darauf an, welche Hälfte … da nicht alle Hälften gleich sind). Wenn zum Beispiel dieselbe Hälfte, die erhitzt wird, dieselbe Hälfte ist, die in Wasser eingetaucht ist, dann besteht keine Hoffnung, die Wirkung von A von der Wirkung von B zu trennen; A und B wären völlig durcheinander.
Einen Ausgangspunkt für die multiple logistische Regression finden Sie hier.
https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/correlation-and-regression/multiple-logistic-regression.html
Betreff: Faktoren und Reaktion sind beide kategorischIch entschuldige mich für meine Kommentare und Sie können sie ignorieren, wenn sie nicht zutreffen, aber ich bin verwirrt darüber, warum Sie mehrere der Faktoren, die kontinuierlich sein sollten, genommen und beschlossen haben, sie als kategorisch zu behandeln? Wenn Sie dies tun, verlieren Sie an Effizienz und Effektivität.
Hitze: Variieren Sie die Hitze bei 2 verschiedenen Temperaturen
Wasser: Variieren Sie das Wasser auf 2 verschiedene Wasserniveaus
Bewegung: Variieren Sie die Geschwindigkeit in 2 verschiedenen Geschwindigkeitsstufen
Die einzige Kategorie ist der Materialtyp.
Außerdem verstehe ich Ihre Antwort vielleicht nicht, aber wenn Sie mit Lärm Schall meinen, kann dieser durchaus mit einer kontinuierlichen Skala gemessen werden (z. B. Dezibel, Wellenlängen).
Kontinuierliche Variablen sind für DOE viel besser, da Sie versuchen, die Auswirkungen zu modellieren. Modelle mit kategorialen Variablen sind recht begrenzt.
Betreff: Faktoren und Reaktion sind beide kategorischVielen Dank für Ihre Antwort, Statman:
Mit dem Lärm hast du recht. Ich bemerke an einigen Stellen ein lautes Reibgeräusch und möchte daher verstehen, wo das Problem liegt.
Für den Schallpegel, der als Lärm gilt, sind keine Kriterien definiert. Wir stehen in einem bestimmten Abstand und entscheiden, ob es als laut einzustufen ist oder nicht.
Ich kann die Wärme nur in einen kontinuierlichen Faktor ändern, z. B. Raumtemperatur und Heiztemperatur (ich werde die Hälfte der Proben aufheizen und die andere Hälfte wird nicht erhitzt, also im Grunde Raumtemperatur).
Ich lasse die Hälfte der Proben in Wasser einweichen und die andere Hälfte nicht. Ich glaube, dass Wärme + Wasser einen Einfluss auf den Lärm haben können
Bewegung: Ich werde die Hälfte der Teile durchlaufen lassen, während andere nicht durchlaufen werden, bevor ich den eigentlichen Test durchführe.
