DOE 分析に反復の標準偏差を含めることができますか?親愛なるコミュニティの皆様、
複数の要素を持つカスタム DEO を作成し、3 つの応答を測定しています。
これで各応答の平均を当てはめ、すべて正常になりましたが、各応答の生の値を含めることは可能ですか?
それとも、各方法の偏差を含めることに意味があるのでしょうか?
回答ありがとうございます。
基本的なデータ分析とモデリング実験計画法ウィンドウズRe: DOE 分析に反復の標準偏差を含めることができますか?まず、コミュニティへようこそ。あなたの質問に少し困惑しています。データ テーブルを添付していただけると非常に助かります (必要な場合は匿名化してください)。各処理の複製または繰り返しはありますか? 複製 (同じ処理の独立した実行など) がある場合、実験の DF が増加し、したがってモデルも増加します。これらの複製は、取得方法に応じて割り当てられる場合とできない場合があります。 (たとえば、ランダム化された複製の場合、それらは MSE を推定するために使用されます)。各処理の繰り返し (たとえば、複数回測定された 1 つの実験単位) がある場合、反復測定の平均と反復測定の変動の両方を分析 (モデル化) できます。
Re: 反復の標準偏差を DOE 分析に含めることはできますか?こんにちは翻訳者 、
コミュニティへようこそ！
「各応答の平均を適合させた」とはどういう意味ですか? 各応答を複数回測定して平均をモデル化しているのですか?
はい、そうであれば、生データ測定応答の平均と標準偏差を使用して、それらを個別にモデル化できます。そうすれば、各要因が平均応答とその分散に与える影響を理解できるようになります。
より簡単なオプションとしては、 対数線形分散モデルを使用することです。
同じアイデアに関する以前の投稿の議論も確認できます:
DOEにおける標準偏差を考慮する
カスタム DOE の応答変数にエラー値を追加できますか?
差異を考慮するための反復実行
不等分散違反
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
