Ciao @LocalTables505 ,
Benvenuti nella Community!
Il test Lack of Fit è utile per valutare se il tuo modello si adatta bene ai dati. Un valore p statisticamente significativo per questo test indica che l'errore del modello è ampiamente maggiore dell'errore puro e che il tuo modello potrebbe non essere adeguato: https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/lack-of-fit.shtml
Questa situazione potrebbe verificarsi nel tuo esempio se il tuo modello di primo ordine è "troppo semplice" per i risultati/dati raccolti, ad esempio se mancano alcuni termini per modellare la curvatura nei tuoi dati (attraverso termini di secondo ordine, interazione e/o effetti quadratici).
È inoltre possibile verificare l'adeguatezza del modello di regressione tramite l'analisi dei residui, per verificare se le ipotesi di regressione sono soddisfatte e se vengono rilevati modelli nei residui che potrebbero indicare l'inadeguatezza del modello: https://www.jmp.com/en_us/statistics-knowledge-portal/what-is-regression/simple-linear-regression-assumptions.html
Spero che questa risposta ti aiuti a capire,
Per aggiungere un po' a tutto ciò che ha scritto @Victor_G , con cui sono d'accordo, hai tracciato le tue risposte rispetto ai predittori in un semplice schema a dispersione? Inizierei da lì, anche prima della modellazione. Questo ti dà una possibilità di combattere per proporre un modello iniziale che si adatti in modo più appropriato ai dati. Ti aiuterà a identificare un modello generale nelle risposte (lineari, curvilinee, ecc.), valori anomali, punti dati dall'aspetto strano e, se hai repliche dei valori del predittore, una possibilità di esaminare la loro variabilità in modo grafico. Come ho sempre detto ai miei ingegneri, scienziati e altri, i tre passaggi per un'analisi dei dati di successo sono: 1. tracciare i dati. 2. Tracciare i dati. 3. TRACCIARE I DATI!
