因子の 1 つが 0.05 を超える p 値を示していますが、半正規分布図では因子が有意性を示しています。最適化では何を考慮すべきでしょうか? p 値を考慮する必要がありますか、それとも半正規分布図を考慮する必要がありますか? 詳細を説明してください。助けてください。
こんにちは@peddinti_vasu さん
コミュニティへようこそ！
より多くのコンテキストと、さまざまなモデル/分析をテストし、設計パフォーマンスを評価するための匿名化されたデータセット（ Evaluate Designsプラットフォームを使用）がなければ、サポートすることは非常に困難です。
適合 2 レベル スクリーニング プラットフォームを使用したことがありますか? 通常、このプラットフォームは重要なアクティブ効果の特定に非常に役立ちます。JMP で Plackett-Burman 設計を作成した場合、スクリプト「スクリーニング」によって適合 2 レベル スクリーニング分析プラットフォームに進み、2 因子の相互作用を調べることができます。
あなたの質問に関連して、さらに情報がない場合、慎重に進めることをお勧めします。
スクリーニングと最適化は 2 つの異なる補完的なタスクであり、最初にスクリーニングが実行され、その後に最適化の手順が実行されることがよくあります。
重要な主効果のみを特定する従来の因子スクリーニング設計でシステムを最適化できるとは到底考えられません。Augment Designsプラットフォームを利用して初期スクリーニング設計を拡張し、2 因子相互作用や二次効果 (2 次) などの高次効果、またはさらに高次効果を特定するためのより複雑なモデルを指定して、システムをさらに深く理解したいと考えるかもしれません。
コンテキストと情報が非常に限られているため、スクリーニング段階で重要かつ有意と思われるすべての要因を考慮して設計を強化することをお勧めします。p 値が 0.05 に近い主効果に直面した場合は、次のステップに残しておくのが最善です。重要でない/非アクティブな効果を早期に削除して潜在的な重要な効果 (またはこの要因に関連する重要な効果) を見逃すよりも、残しておく方が妥協策として適切です。
この回答があなたのお役に立てば幸いです。
