プラケット・バーマン計画の分析こんにちは、みんな、
9つの連続因子を用いて、プラケット・バーマンフォールドオーバースクリーニングDOEを実行しました。曲率を検出するために、3つの中心点を含めました。
データテーブルの分析に「スクリーニング」スクリプトを実行すべきか、それとも「適合モデル」プラットフォームを使用すべきか迷っています。適合モデル・プラットフォームを使用する場合、PB設計では主効果の推定しかできないため、モデル効果の構築には主効果のみを含めるべきですか？これを行うと、適合性の欠如検定が有意に発生し、モデルでは曲率が検出されません。一方、スクリーニングスクリプトを使用すると、適合性の欠如検定は有意ではなく、一部の因子では応答との関係が非線形であることがわかります。
助けてくれてありがとう。
サラ
実験計画法Re: プラケット・バーマン設計の分析選択した計画によって、因子が直交するかどうかが決まります。PB計画では、因子は直交しています。
PB デザインは過飽和ではありません。
スクリーニングプラットフォームは、2水準のPB設計に適しています。分析手法や用語選択にはそれぞれ独自の仮定とアプローチがあることに留意してください。プラットフォームやオプション間で完全な一致を期待すべきではありません。
Re: プラケット・バーマン設計の分析応答には、主効果だけでは説明できない非線形効果がある可能性があります。
スクリーニングプラットフォームによって選択された用語は意味を成していますか？モデルには、適合性の欠如を説明できるような高次の用語が含まれていますか？
モデルに関する曖昧さは、スクリーニングにおいては許容範囲です。スクリーニングの後には、通常、適合度の低さを考慮したり、追加の効果を検証したりするために、元の計画を拡張モデルで新たな試行によって拡張します。
Re: プラケット・バーマン設計の分析フィット2レベルスクリーニングプラットフォームに関する章をお読みください。
このプラットフォームは連続因子を対象としています。各項について直交対比を作成します。主効果から開始し、高次の項について対比を追加し、モデルが飽和状態（誤差の自由度がゼロ）になるまで続けます。このアプローチは、効果のスパース性、効果の階層性、モデルの遺伝性といった主要なスクリーニング原則に基づいています。各対比について、個別p値と同時p値が計算されます。対比の正規分布図が提供されます。
Re: プラケット・バーマン設計の分析DOE ガイドで見つけたのは以下のものです:
•因子がすべて 2 レベルで直交している場合、2 レベルスクリーニングの適合プラットフォームのすべての統計が適切です。
因子が直交していると仮定できるのはどのような場合ですか?
•非常に過飽和な主効果設計のデータがある場合、2水準スクリーニングの適合プラットフォームは効果的です。
有効因子を選択することはできますが、誤差や有意性の推定には効果的ではありません。p値を生成するためのモンテカルロシミュレーションでは、このケースには当てはまらない仮定が用いられています。
これは PB 設計では問題にならないと思います。
• 2水準以上のカテゴリカル因子または離散数値因子がある場合、「2水準スクリーニングのあてはめ」プラットフォームは適切ではありません。JMPは、関連するモデル項を連続項として扱います。このような因子の場合、変動は主効果と多項式効果に散在します。このような状況では、「モデルのあてはめ」プラットフォームの使用をお勧めします。
連続因子しかありません。
これらの仮定に基づいて、スクリーニング プラットフォームを進めてもいいでしょうか?
Re: プラケット・バーマン設計の分析しかし、スクリーニング プラットフォームは用語/2 要素の相互作用を具体的にどのように選択するのでしょうか?
中心点を除外した後でも、すべての実行に対して 3 回の反復があるため、適合性不足テストが発生します。
スクリーニングプラットフォームを使用すると、有意ではない適合性欠如検定の結果が出ました。現在の知識に基づいて適合モデルでどの用語を選択すればよいか分からないため、適合モデルプラットフォームではなくスクリーニングプラットフォームの使用を続行してもよいでしょうか？
Re: プラケット・バーマン設計の分析洞察力に感謝します
Re: プラケット・バーマン設計の分析PBデザインは、主効果以上のものを推定する可能性があります。一部の項については相関のある推定値が得られる場合もありますが、通常の一部実施要因設計を用いることで、交絡を回避できます。
スクリーニング・プラットフォームは、最小二乗法プラットフォームへの橋渡しとなるものです。その唯一の目的は、推定前の用語選択です。
適合度の低さは、反復実行（中心点）の分散がモデルよりも小さいことが原因と考えられます。中心点を選択してください。黒ではなく、固有の色を設定し、除外（非表示にしない）してください。最小二乗法でモデルを再度実行してください。適合度の低さの検定は行われませんが、上部の「実測値と予測値の比較」プロットに中心点が表示されます。中心点は他の実行結果とずれていませんか？
Re: プラケット・バーマン設計の分析また、数か月前に実行した主効果スクリーニング設計ではこのスクリーニング スクリプトは表示されなかったのに、この PB 設計では表示される理由もわかりません。
