Nel DOE è possibile costruire un progetto che ha più repliche e ogni replica confonde un effetto diverso, in questo modo è possibile valutare l'effetto confuso dalle repliche non confuse con questo effetto. Ma non so come costruire un progetto del genere e come analizzarlo con JMP.
un progetto come questo:
Ciao @ZHANDOUJI ,
È difficile dire come riprodurre il progetto senza mostrare la tabella dati risultante.
Tuttavia, sulla base delle informazioni fornite, sembra che il disegno a 24 esecuzioni per 3 fattori sia composto da tre classici disegni fattoriali a 8 esecuzioni con regole di generazione diverse (a causa delle differenze nei modelli di confondimento) e 2 blocchi per ciascuno.
Ecco come creare il primo design da 8 run:
- Utilizzare la piattaforma Progetti di screening , specificare tre fattori continui A, B e C e utilizzare l'opzione "Scegli da un elenco di progetti fattoriali frazionari" per scegliere il progetto fattoriale a 8 esecuzioni con 2 blocchi (4 esecuzioni per blocco):
Quindi, nelle regole di generazione, assicurati che Block sia confuso con A, B e C (tutti i casi sono controllati):
È possibile verificare che l'interazione A*B*C sia confusa con il blocco cliccando sul triangolo rosso del pannello "Aliasing degli effetti" e visualizzando il modello di aliasing fino al terzo ordine:
È quindi possibile fare clic su "Crea tabella" per generare la prima parte del progetto in tre parti.
- Per la seconda parte del progetto a 8 esecuzioni, il processo è lo stesso, ma le regole di generazione sono diverse per consentire la confusione tra il blocco e l'interazione A*B:
- Per la terza parte, stesso procedimento, ma ancora una volta dovrai modificare le regole di generazione e controllare solo i casi B e C in modo che l'effetto blocco possa essere confuso con l'interazione B*C.
Alla fine, concatena tutti i progetti in una tabella e aggiungi una colonna che indica il numero di repliche (I, II e III per le tre parti del progetto):
Per costruire il modello con lo stesso grado di libertà mostrato nella tua acquisizione, devi aggiungere tutti gli effetti principali, le interazioni a 2 fattori e l'interazione a 3 fattori, l'effetto Replica e l'effetto Blocco annidato nell'effetto Replica:
Quando si utilizza questo modello su una risposta (ho utilizzato una formula normale casuale solo per l'illustrazione), è possibile vedere nei pannelli " Test degli effetti " e " Analisi della varianza " che si hanno gli stessi gradi di libertà per stimare i termini necessari come nella cattura:
Allego la tabella dati finale con le tre parti di progettazione concatenate con uno script per avviare il modello specifico con termini adeguati.
Spero che questa risposta ti aiuti,
Grazie per la tua chiara interpretazione, Victor_G. Ora so come costruire e analizzare un progetto di confondimento parziale in JMP.
grazie ancora!
