Analyse des Plackett-Burman-DesignsHallo zusammen,
Ich habe ein Plackett-Burman-Foldover-Screening-DOE mit 9 kontinuierlichen Faktoren durchgeführt. Ich habe 3 Mittelpunkte zur Erkennung der Krümmung einbezogen.
Ich bin mir nicht sicher, ob ich für die Analyse der Datentabelle das Screening-Skript ausführen oder die Fit-Model-Plattform verwenden soll. Sollte ich bei Verwendung der Fit-Model-Plattform nur die Haupteffekte in die Konstruktion der Modelleffekte einbeziehen, da ein PB-Design nur die Schätzung der Haupteffekte zulässt? Dabei stoße ich auf einen signifikanten Mangel an Anpassungstest und das Modell erkennt keine Krümmung. Bei Verwendung des Screening-Skripts ist der Mangel an Anpassungstest hingegen nicht signifikant und ich sehe, dass die Beziehung zur Reaktion bei einigen Faktoren nicht linear ist.
Ich danke Ihnen für Ihre Hilfe.
Sara
VersuchsplanungBetreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsDas von Ihnen gewählte Design bestimmt, ob die Faktoren orthogonal sind. Die Faktoren in einem PB-Design sind orthogonal.
Ein PB-Design ist nicht übersättigt.
Die Screening-Plattform eignet sich für zweistufige PB-Designs. Bedenken Sie, dass jede Analysemethode oder Begriffsauswahl ihre eigenen Annahmen und Ansätze hat. Sie sollten keine exakte Übereinstimmung zwischen Plattformen oder Optionen erwarten.
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsEs ist wahrscheinlich, dass die Reaktion nichtlineare Effekte hat, die nicht allein durch die Haupteffekte erklärt werden können.
Sind die von der Screening-Plattform ausgewählten Begriffe sinnvoll? Enthält das Modell Begriffe höherer Ordnung, die die mangelnde Übereinstimmung erklären könnten?
Unklarheiten bezüglich des Modells sind ein akzeptabler Teil des Screenings. Im Anschluss an das Screening wird das ursprüngliche Design üblicherweise durch neue Läufe mit einem erweiterten Modell ergänzt, um fehlende Anpassungen zu berücksichtigen oder zusätzliche Effekte zu testen.
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsBitte lesen Sie das Kapitel über die Fit Two-Level Screening- Plattform.
Diese Plattform ist für kontinuierliche Faktoren vorgesehen. Sie erstellt für jeden Term einen orthogonalen Kontrast . Sie beginnt mit den Haupteffekten und fügt dann einen Kontrast für Terme höherer Ordnung hinzu, bis das Modell gesättigt ist (null Freiheitsgrade für den Fehler). Dieser Ansatz basiert auf den wichtigsten Screening-Prinzipien der Effektsparsität, Effekthierarchie und Modellvererbung. Für jeden Kontrast werden individuelle und simultane p-Werte berechnet. Ein Normaldiagramm der Kontraste wird bereitgestellt.
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsFolgendes habe ich im DOE-Leitfaden gefunden:
• Wenn alle Ihre Faktoren zweistufig und orthogonal sind, sind alle Statistiken in der Fit Two Level Screening-Plattform geeignet.
Wann kann ich davon ausgehen, dass meine Faktoren orthogonal sind?
• Wenn Sie Daten aus einem stark übersättigten Haupteffektdesign haben, ist die Fit Two Level Screening-Plattform effektiv in
Auswahl aktiver Faktoren, ist aber bei der Schätzung des Fehlers oder der Signifikanz nicht effektiv. Die Monte-Carlo-Simulation zur Erzeugung von p -Werten verwendet Annahmen, die in diesem Fall nicht gültig sind.
Ich glaube nicht, dass dies für ein PB-Design ein Problem darstellt.
• Wenn Sie einen kategorialen oder diskreten numerischen Faktor mit mehr als zwei Stufen haben, ist die Plattform „Fit Two Level Screening“ nicht geeignet. JMP behandelt die zugehörigen Modellterme als kontinuierlich. Bei einem solchen Faktor ist die Variation über Haupteffekte und Polynomeffekte verteilt. In diesem Fall wird die Verwendung der Plattform „Fit Model“ empfohlen.
Ich habe nur kontinuierliche Faktoren.
Kann ich also auf der Grundlage dieser Annahmen mit der Screening-Plattform fortfahren?
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsDoch wie genau wählt die Screening-Plattform die Begriffe/Zwei-Faktor-Interaktionen aus?
Nach dem Ausschluss der Mittelpunkte erhalte ich immer noch einen Lack-of-Fit-Test, da ich für alle meine Läufe drei Replikate habe.
Bei Verwendung der Screening-Plattform erhalte ich einen nicht signifikanten Mangel an Eignungstest. Kann ich die Screening-Plattform anstelle der Fit-Model-Plattform verwenden, da ich nach meinem derzeitigen Kenntnisstand nicht weiß, welche Begriffe ich im Fit-Modell auswählen soll?
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsDanke für diese Einblicke, Kumpel
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsMit den PB-Designs können potenziell mehr als nur die Haupteffekte geschätzt werden. Sie können für einige Terme korrelierte Schätzungen liefern, vermeiden aber im Allgemeinen Störfaktoren durch die Verwendung regulärer teilfaktorieller Designs.
Die Screening-Plattform stellt eine Brücke zur Fit-Least-Squares-Plattform dar. Ihr einziger Zweck ist die Termauswahl vor der Schätzung.
Die mangelnde Anpassung liegt vermutlich daran, dass die replizierten Läufe (Mittelpunkte) eine geringere Varianz aufweisen als das Modell. Wählen Sie die Mittelpunkte aus. Geben Sie ihnen eine eindeutige Farbe (nicht schwarz) und schließen Sie sie aus (nicht ausblenden). Führen Sie das Modell erneut mit der Methode „Kleinste Quadrate anpassen“ aus. Sie erhalten keinen „Kein Anpassungstest“, aber Sie können die Mittelpunkte im Diagramm „Tatsächlich vs. Vorhersage“ oben sehen. Weichen sie von den übrigen Läufen ab?
Betreff: Analyse des Plackett-Burman-DesignsIch verstehe auch nicht, warum dieses Screening-Skript für dieses PB-Design angezeigt wird, während es für ein Screening-Design für Haupteffekte, das ich vor einigen Monaten durchgeführt habe, nicht vorhanden war.
