제 요인 중 하나가 p-값이 0.05보다 큰데 반정규 플롯에서 요인이 유의미성을 보이고 있습니다. 최적화에서 무엇을 고려해야 합니까? p-값을 고려해야 합니까 아니면 반정규 플롯을 고려해야 합니까? 자세히 설명해 주세요. 도와주세요.
안녕하세요 @peddinti_vasu 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
더 많은 맥락과 다양한 모델/분석을 테스트하고 디자인 성능을 평가( Evaluate Designs 플랫폼 사용)할 수 있는 익명화된 데이터 세트가 없다면 도움을 드리는 것은 매우 어렵습니다.
The Fit Two Level Screening Platform을 사용해 보셨나요? 일반적으로 중요한 활성 효과를 식별하는 데 매우 효과적입니다. JMP로 Plackett-Burman 디자인을 만든 경우 스크립트 "Screening"은 Fit Two Level Screening 분석 플랫폼으로 이동하여 2-요인 상호 작용을 탐색할 수 있도록 합니다.
귀하의 질문과 관련하여, 추가 정보가 없는 한 신중하게 진행하시는 것이 좋습니다.
스크리닝과 최적화는 서로 다르고 상호 보완적인 작업으로, 스크리닝이 먼저 수행된 후 종종 최적화 단계가 이어집니다.
저는 당신이 이미 중요한 주 효과만 식별하는 고전적 요인 스크리닝 디자인으로 시스템을 최적화할 수 있다고는 생각하지 않습니다. Augment Designs 플랫폼 덕분에 초기 스크리닝 디자인을 증강하여 시스템에 대한 이해를 더 깊이 파고들고, 2-요인 상호작용 및 2차 효과(2차) 또는 더 높은 차수 효과와 같은 고차 효과를 식별하기 위해 더 복잡한 모델을 지정할 수 있습니다.
너무 제한된 맥락과 정보로 인해, 스크리닝 단계에서 중요하고 유의미해 보이는 모든 요소를 고려하여 설계를 증강하는 것을 추천할 수밖에 없습니다. p-값이 0.05에 가까운 주요 효과에 직면하면 다음 단계에서 유지하는 것이 가장 좋습니다. 중요하지 않거나 비활성적인 효과를 유지하는 것이 조기에 제거하여 잠재적인 중요한 효과(또는 이 요소와 관련된 중요한 효과)를 놓치는 것보다 더 나은 타협안입니다.
이 답변이 그동안 당신에게 도움이 되기를 바랍니다.
