Analyse de la conception Plackett-BurmanSalut tout le monde,
J'ai réalisé un plan d'expérience de criblage par pliage Plackett-Burman utilisant 9 facteurs continus. J'ai inclus 3 points centraux pour détecter la courbure.
Je ne sais pas si, pour l'analyse du tableau de données, je dois exécuter le script « Screening » ou utiliser la plateforme de modèle d'ajustement. Si j'utilise cette plateforme, dois-je uniquement inclure les effets principaux pour construire les effets du modèle, puisqu'un plan PB ne permet que l'estimation des effets principaux ? En procédant ainsi, j'obtiens un test d'inadéquation significatif et le modèle ne détecte pas la courbure. En revanche, avec le script de criblage, le test d'inadéquation n'est pas significatif et je constate que, pour certains facteurs, la relation avec la réponse est non linéaire.
Merci pour votre aide.
Sara
Plan d'expériencesRe: Analyse de la conception Plackett-BurmanLe plan choisi détermine si les facteurs sont orthogonaux. Les facteurs d'un plan PB sont orthogonaux.
Une conception PB n’est pas sursaturée.
La plateforme de sélection est adaptée aux modèles de PB à deux niveaux. N'oubliez pas que chaque méthode d'analyse ou de sélection de termes repose sur ses propres hypothèses et approches. Il ne faut pas s'attendre à une concordance parfaite entre les plateformes ou les options.
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanIl est probable que la réponse ait des effets non linéaires qui ne sont pas expliqués par les seuls effets principaux.
Les termes sélectionnés par la plateforme de sélection sont-ils pertinents ? Le modèle inclut-il des termes d'ordre supérieur susceptibles d'expliquer le manque d'adéquation ?
L'ambiguïté du modèle est un aspect acceptable du criblage. Ce criblage est généralement suivi d'une amélioration du plan initial par de nouvelles exécutions vers un modèle augmenté afin de prendre en compte les inadéquations ou de tester des effets supplémentaires.
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanVeuillez lire le chapitre sur la plateforme Ajustement du criblage à deux niveaux .
Cette plateforme est destinée aux facteurs continus. Elle crée un contraste orthogonal pour chaque terme. Elle commence par les effets principaux, puis ajoute un contraste pour les termes d'ordre supérieur jusqu'à saturation du modèle (zéro degré de liberté pour l'erreur). Cette approche repose sur les principes clés de criblage : parcimonie des effets, hiérarchie des effets et hérédité du modèle. Les valeurs de p individuelles et simultanées sont calculées pour chaque contraste. Un graphique normal des contrastes est fourni.
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanVoici ce que j'ai trouvé dans le guide du DOE :
• Si vos facteurs sont tous à deux niveaux et orthogonaux, toutes les statistiques de la plateforme Fit Two Level Screening sont appropriées.
Quand puis-je supposer que mes facteurs sont orthogonaux ?
• Si vous disposez de données provenant d'une conception à effet principal hautement sursaturée, la plate-forme Fit Two Level Screening est efficace pour
La sélection des facteurs actifs n'est pas efficace pour estimer l'erreur ni la significativité. La simulation de Monte-Carlo pour produire les valeurs de p repose sur des hypothèses qui ne sont pas valables dans ce cas.
Je ne pense pas que ce soit un problème pour une conception PB.
Si vous avez un facteur numérique catégorique ou discret à plus de deux niveaux, la plateforme « Fit Two Level Screening » n'est pas appropriée. JMP traite les termes du modèle associés comme continus. Pour un tel facteur, la variation est répartie entre les effets principaux et les effets polynomiaux. Dans ce cas, il est recommandé d'utiliser la plateforme « Fit Model ».
Je n'ai que des facteurs continus.
Donc, sur la base de ces hypothèses, puis-je procéder ensuite à la plateforme de sélection ?
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanMais comment exactement la plateforme de filtrage sélectionne-t-elle les termes/interactions à deux facteurs ?
Après avoir exclu les points centraux, j'obtiens toujours un test d'absence d'ajustement car j'ai trois répliques pour toutes mes courses.
L'utilisation de la plateforme de sélection me donne un résultat de test d'inadéquation non significatif. Puis-je utiliser la plateforme de sélection au lieu du modèle d'adéquation, car je ne sais pas quels termes sélectionner dans le modèle d'adéquation compte tenu des connaissances actuelles ?
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanMerci pour ces informations, mon pote
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanLes plans PB peuvent potentiellement estimer plus que les effets principaux. Ils peuvent produire des estimations corrélées pour certains termes, mais ils évitent généralement les facteurs de confusion grâce à l'utilisation de plans factoriels fractionnaires classiques.
La plateforme de sélection est une passerelle vers la plateforme des moindres carrés. Son seul objectif est la sélection des termes avant l'estimation.
Le manque d'ajustement est probablement dû au fait que les exécutions répliquées (points centraux) présentent une variance inférieure à celle du modèle. Sélectionnez les points centraux. Donnez-leur une couleur unique (pas noire) et excluez-les (et non les masquer). Exécutez à nouveau le modèle avec la méthode des moindres carrés ajustés. Vous n'aurez pas de test de manque d'ajustement, mais vous pourrez voir les points centraux dans le graphique Réel/Prévu en haut. Sont-ils décalés par rapport au reste des exécutions ?
Re: Analyse de la conception Plackett-BurmanJe ne comprends pas non plus pourquoi ce script de Screening apparaît pour cette conception PB alors qu'il n'était pas présent pour une conception de screening d'effets principaux que j'ai réalisée il y a quelques mois.
