Liebe JMP-Community,
Können Sie in einem vollfaktoriellen Versuchsplan nichtlineare Effekte beobachten?
Nach Analysen stellte sich heraus, dass ein Wert (AGC%) keinen signifikanten Einfluss auf eine Y-Variable (Gesamtzahl der Merkmale) hat.
Nach Maximierung der Attraktivität wurde für AGC ein Wert von 1000 empfohlen.
Wenn ich mir jedoch die Punkte ansehe und sie auf einer Kurve aufzeichne, nähern sie sich einem quadratischen Effekt an (was zu einem nicht signifikanten Einfluss auf diese Y-Variable führen könnte, wenn man davon ausgeht, dass es sich um einen linearen Effekt handelt). Dies wirkt sich auch auf das Ergebnis aus, da ich basierend auf den Punkten auf der Kurve nicht 1000 %, sondern einen Wert zwischen 400 und 600 % als AGC-Ziel auswählen würde.
Meine Frage ist nun, ob sich diese quadratischen Effekte auch in einem vollfaktoriellen Design oder anderen Screeningdesigns darstellen lassen, sodass diese bei der Berechnung der Signifikanz und der Darstellung der Erwünschtheit berücksichtigt werden können?
Dank im Voraus!
Zusatzinformationen:
Die meisten Modellauswahlkriterien und Wirkungstests würden für das nichtlineare Modell sprechen, wie es in Ihren Diagrammen dargestellt ist.
Vollfaktorielle Designs bedeuten, dass Sie Läufe einbezogen haben, die alle möglichen Kombinationen aller Faktorstufen darstellen. Ihr X hat fünf Stufen; es gibt keinen anderen Faktor.
