Progettazione dell'analisi degli esperimentiCiao comunità JMP,
Ho due domande riguardanti l'analisi della progettazione degli esperimenti che ho eseguito:
1) Quando si esegue uno screening DOE (disegno Plackett-Burman) e uno dei termini del modello ha un effetto positivo sulla variabile dipendente ma non sembra raggiungere la significatività statistica, ha senso includere comunque questo fattore quando si esegue il secondo? , ottimizzazione DOE? Quando un fattore non ha un effetto statisticamente significativo sul risultato in uno screening DOE, non significa necessariamente che l'effetto di questo fattore sul risultato sia trascurabile, direi. È corretto?
2) Quando analizzo un DOE e riduco il modello rimuovendo termini non significativi, osservo che il test di mancanza di adattamento diventa non significativo dopo aver ridotto il modello mentre era significativo prima di ridurre il modello. Come dovrei interpretarlo? Significa forse che rimuovendo questi termini aumenta l’errore puro del modello, il che di conseguenza diminuisce la mancanza di adattamento?
Grazie,
Sara
Progettazione di esperimentiRe: Progettazione dell'analisi degli esperimentiPer quanto riguarda le domande contenute in 1.), ecco il mio pensiero. Non rimanere bloccato sulla significatività statistica. Innanzitutto stai cercando di risolvere qualche problema pratico. Se la tua conoscenza del dominio ti dice che il fattore "non significativo" è importante... allora includilo sicuramente nella sperimentazione successiva. Le ragioni della “non significatività” possono essere molte e varie. Rumore eccessivo del sistema di misurazione. Forse i livelli dei fattori erano troppo stretti perché il segnale potesse superare il rumore. E non cadere nella mentalità del precipizio del valore p della mononumerosi associata al valore talismanico di 0,05... mi dirai che elimineresti il fattore se il valore p è 0,051 e lo manterrai se è 0,049?
Per quanto riguarda la domanda 2.) Ulteriori riflessioni... la mancanza di test di adattamento è positiva... ma cosa ti dicono i grafici residui? Scambiare i gradi di libertà dentro e fuori dalla mancanza di un test di adattamento è come cercare di andare a caccia del "vincitore". Non è qualcosa su cui spenderei molto tempo. Torniamo al problema pratico. Concentrati su come, qualunque modello tu ottenga, ti aiuta a risolvere il problema pratico... non un F - Test per LOF.
I miei cinque centesimi... altri potrebbero pensarla diversamente.
Re: Progettazione dell'analisi degli esperimentiPer quanto riguarda la tua prima domanda, l'intervallo dei fattori era abbastanza ampio da suscitare un forte effetto (cioè un cambiamento nella risposta)? Limitare l'intervallo attorno a un valore che si prevede sia un buon livello può ridurre la potenza dei test per una stima diversa da zero.
Re: Progettazione dell'analisi degli esperimentiGrazie @P_Bartell , questo è stato anche il mio processo di riflessione per entrambe le domande che ho posto.
Re: Progettazione dell'analisi degli esperimenti@Mark_Bailey Ho utilizzato la gamma più ampia possibile di non tossica per le cellule su cui stavo testando il composto/fattore. Altrimenti, questo mi avrebbe dato informazioni limitate poiché tutte le cellule sarebbero morte.
