L'un de mes facteurs affiche une valeur p supérieure à 0,05, mais dans le graphique semi-normal, le facteur est significatif. Que dois-je prendre en compte dans l'optimisation ? Dois-je prendre en compte la valeur p ou un graphique semi-normal ? Veuillez expliquer en détail. Aidez-moi.
Salut @peddinti_vasu ,
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Il est très difficile de vous aider sans plus de contexte et un éventuel ensemble de données anonymisées pour tester différents modèles/analyses, ainsi que pour évaluer les performances de conception (avec la plateforme Evaluate Designs ).
Avez-vous déjà essayé d'utiliser la plateforme de criblage à deux niveaux Fit ? Elle permet généralement d'identifier très bien les effets actifs importants. Si vous avez créé un plan Plackett-Burman avec JMP, le script "Screening" vous mènera à la plateforme d'analyse Fit Two Level Screening et vous permettra d'explorer les interactions à 2 facteurs.
En lien avec vos questions, et en l'absence de plus amples informations, je recommanderais de procéder avec prudence.
Le criblage et l'optimisation sont deux tâches différentes et complémentaires, le criblage étant effectué en premier, souvent suivi d'une étape d'optimisation.
Je doute fortement que vous puissiez déjà optimiser votre système avec un modèle de criblage factoriel classique qui n'identifie que les effets principaux importants. Vous souhaiterez peut-être approfondir la compréhension de votre système en augmentant votre modèle de criblage initial grâce à la plateforme Augment Designs , et spécifier un modèle plus complexe pour identifier les effets d'ordre supérieur, comme les interactions à 2 facteurs et les effets quadratiques (2e ordre), ou même les effets d'ordre supérieur.
Avec un contexte et des informations si limités, je ne peux que recommander d'améliorer votre conception en prenant en compte tous les facteurs qui semblent importants et significatifs dans la phase de sélection. Lorsque vous êtes confronté à un effet principal montrant une valeur de p proche de 0,05, il est préférable de le conserver à l'étape suivante : c'est un meilleur compromis de conserver un effet non important/non actif que de le supprimer prématurément et de passer à côté d'un effet potentiellement important (ou d'un effet important lié à ce facteur).
J'espère que cette réponse vous aidera entre-temps,
