Einer meiner Faktoren weist einen p-Wert von über 0,05 auf, aber im halbnormalen Diagramm ist der Faktor signifikant. Was sollte ich bei der Optimierung berücksichtigen? Sollte ich den p-Wert oder ein halbnormales Diagramm berücksichtigen? Erklären Sie es mir bitte ausführlich. Helfen Sie mir.
Hallo @peddinti_vasu ,
Willkommen in der Community!
Ohne weiteren Kontext und einen möglicherweise anonymisierten Datensatz zum Testen verschiedener Modelle/Analysen sowie zur Bewertung der Designleistungen (mit der Plattform „Evaluate Designs“ ) ist es sehr schwierig, Ihnen zu helfen.
Haben Sie schon einmal versucht, die Fit Two Level Screening-Plattform zu verwenden? Sie eignet sich normalerweise sehr gut zum Identifizieren wichtiger aktiver Effekte. Wenn Sie mit JMP ein Plackett-Burman-Design erstellt haben, führt Sie das Skript „Screening“ zur Fit Two Level Screening-Analyseplattform und ermöglicht Ihnen die Untersuchung von 2-Faktor-Interaktionen.
In Bezug auf Ihre Fragen und in Ermangelung weiterer Informationen würde ich empfehlen, mit Vorsicht vorzugehen.
Screening und Optimierung sind zwei unterschiedliche und sich ergänzende Aufgaben. Dabei wird zuerst das Screening durchgeführt und oft folgt ein Optimierungsschritt.
Ich bezweifle stark, dass Sie Ihr System bereits mit einem klassischen faktoriellen Screening-Design optimieren können, das nur wichtige Haupteffekte identifiziert. Möglicherweise möchten Sie tiefer in das Verständnis Ihres Systems eintauchen, indem Sie Ihr anfängliches Screening-Design dank der Augment Designs -Plattform erweitern und ein komplexeres Modell angeben, um Effekte höherer Ordnung zu identifizieren, wie 2-Faktor-Interaktionen und quadratische Effekte (2. Ordnung) oder sogar Effekte höherer Ordnung.
Angesichts des begrenzten Kontexts und der begrenzten Informationen kann ich nur empfehlen, Ihr Design zu erweitern, indem Sie alle Faktoren berücksichtigen, die in der Screening-Phase wichtig und signifikant erscheinen. Wenn Sie auf einen Haupteffekt stoßen, dessen P-Wert nahe 0,05 liegt, behalten Sie ihn am besten im nächsten Schritt bei: Es ist ein besserer Kompromiss, einen nicht wichtigen/nicht aktiven Effekt beizubehalten, als ihn vorzeitig zu entfernen und einen potenziell wichtigen Effekt (oder einen wichtigen Effekt, der mit diesem Faktor zusammenhängt) zu verpassen.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen in der Zwischenzeit weiter.
