分析実験計画JMPコミュニティの皆様、こんにちは。
私が実行した実験計画法の分析に関して、2 つの質問があります。
1) スクリーニング DOE (Plackett-Burman 設計) を実行するときに、モデル項の 1 つが従属変数にプラスの効果をもたらしているものの、統計的有意性に達していないように見える場合、2 番目の最適化 DOE を実行するときにこの因子を含めることは理にかなっていますか? 因子がスクリーニング DOE の結果に統計的に有意な効果をもたらさない場合、必ずしもこの因子が結果に与える影響が無視できるほど小さいことを意味するわけではないと思います。これは正しいですか?
2) DOE を分析し、有意でない項を削除してモデルを縮小すると、適合性の欠如テストは、モデルを縮小する前は有意であったのに、縮小後は有意でなくなることがわかります。これはどのように解釈すればよいでしょうか。これらの項を削除することで、モデルの純粋誤差が増加し、その結果、適合性の欠如が減少するという意味でしょうか。
ありがとう、
サラ
実験計画法分析実験計画について1) に含まれる質問に関して、私の考えを述べます。統計的有意性にとらわれないでください。何よりもまず、あなたは何らかの実用的な問題を解決しようとしているのです。あなたの専門知識から「有意でない」要因が重要であるとわかるなら、ぜひともそれをその後の実験に含めてください。「有意でない」理由にはさまざまなものがあります。測定システムのノイズが多すぎる。要因レベルが狭すぎて、信号がノイズを上回ることができなかったのかもしれません。そして、お守りのような 0.05 値に関連する p 値崖の考え方、つまり一数秘術に陥らないでください。p 値が 0.051 なら要因を捨て、0.049 なら保持すると言うつもりですか?
質問 2 に関して) さらに考えてみましょう...適合度不足テストは良いのですが...残差プロットは何を示しているのでしょうか? 適合度不足テストの自由度を入れ替えることは、「勝者」を探すようなものです。私はこれに多くの時間を費やすつもりはありません。実際の問題に戻りましょう。最終的にどのようなモデルが得られたとしても、それが実際の問題を解決するのにどのように役立つかに焦点を当ててください...適合度不足の F テストではありません。
私の意見ですが、他の人は違う意見を持っているかもしれません。
分析実験計画について最初の質問に関してですが、因子の範囲は強い効果 (つまり、応答の変化) を引き出すのに十分広かったですか? 適切なレベルであると予想される値付近の範囲を制限すると、ゼロ以外の推定値に対するテストの検出力が低下する可能性があります。
分析実験計画について@P_Bartell さん、ありがとうございます。これは私が尋ねた 2 つの質問に対する私の考え方でもありました。
分析実験計画について@Mark_Bailey私は、化合物/因子をテストしている細胞に毒性のない、可能な限り広い範囲を使用しました。そうしないと、すべての細胞が死んでしまうため、得られる情報は限られてしまいます。
