Estimada comunidad JMP,
¿Puedes observar efectos no lineales en un diseño factorial completo?
Después de los análisis, se encontró que un valor (AGC%) no tenía influencia significativa en una variable Y (número total de características).
Después de maximizar la deseabilidad, se recomendó un valor de 1000 para AGC.
Sin embargo, cuando miro los puntos y los trazo en una curva, se acercan a un efecto cuadrático (lo que podría llevar a una influencia no significativa en esa variable Y al suponer que es un efecto lineal). Esto también tiene un efecto en el resultado, ya que, según los puntos de la curva, no seleccionaría 1000% sino un valor entre 400-600% para el objetivo de AGC.
Ahora mi pregunta es si estos efectos cuadráticos también pueden representarse en un diseño factorial completo u otros diseños de detección, de modo que puedan tenerse en cuenta al calcular la significancia e ilustrar la conveniencia.
¡Gracias de antemano!
Información adicional:
La mayoría de los criterios de selección de modelos y pruebas de efectos votarían a favor del modelo no lineal tal como lo muestran sus gráficos.
Los diseños factoriales completos significan que se han incluido ejecuciones que representan todas las combinaciones posibles de todos los niveles de los factores. La X tiene cinco niveles; no hay ningún otro factor.
