Análisis del diseño Plackett-BurmanHola a todos,
He realizado un análisis de pliegues de Plackett-Burman DOE utilizando 9 factores continuos. Incluí 3 puntos centrales para detectar la curvatura.
No estoy seguro de si, para el análisis de la tabla de datos, debo ejecutar el script de cribado o usar la plataforma de modelos de ajuste. Si utilizo la plataforma de modelos de ajuste, ¿debería incluir solo los efectos principales para construir los efectos del modelo, ya que un diseño PB solo permite la estimación de estos? Al hacerlo, obtengo una prueba de falta de ajuste significativa y el modelo no detecta la curvatura. Sin embargo, al usar el script de cribado, la prueba de falta de ajuste no es significativa y observo que, para algunos factores, la relación con la respuesta no es lineal.
Gracias por su ayuda.
Sara
Diseño de experimentosRe: Análisis del diseño de Plackett-BurmanEl diseño que elija determinará si los factores son ortogonales. En un diseño PB, los factores son ortogonales.
Un diseño PB no está sobresaturado.
La plataforma de Cribado es adecuada para diseños de PB de dos niveles. Recuerde que cada método de análisis o selección de términos tiene sus propios supuestos y enfoques. No debe esperar una concordancia exacta entre las plataformas u opciones.
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanEs probable que la respuesta tenga efectos no lineales que no se expliquen únicamente por los efectos principales.
¿Son coherentes los términos seleccionados por la plataforma de selección? ¿Incluye el modelo términos de orden superior que podrían explicar la falta de ajuste?
La ambigüedad del modelo es aceptable durante el cribado. Este suele ir seguido de la ampliación del diseño original con nuevas ejecuciones de un modelo aumentado para corregir la falta de ajuste o probar efectos adicionales.
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanPor favor, lea el capítulo sobre la plataforma de evaluación Fit Two-Level .
Esta plataforma está diseñada para factores continuos. Crea un contraste ortogonal para cada término. Comienza con los efectos principales y luego añade un contraste para términos de orden superior hasta que el modelo se satura (cero grados de libertad para el error). Este enfoque se basa en los principios clave de cribado: escasez de efectos, jerarquía de efectos y herencia del modelo. Se calculan valores p individuales y simultáneos para cada contraste. Se proporciona un gráfico normal de los contrastes.
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanEsto es lo que encontré en la guía del DOE:
• Si todos sus factores son de dos niveles y ortogonales, todas las estadísticas en la plataforma Fit Two Level Screening son apropiadas.
¿Cuándo puedo asumir que mis factores son ortogonales?
• Si tiene datos de un diseño de efecto principal altamente sobresaturado, la plataforma Fit Two Level Screening es eficaz en
La selección de factores activos no es eficaz para estimar el error ni la significancia. La simulación de Monte Carlo para generar valores p utiliza supuestos que no son válidos para este caso.
No creo que esto sea un problema para un diseño PB.
Si tiene un factor categórico o numérico discreto con más de dos niveles, la plataforma Fit Two Level Screening no es adecuada. JMP trata los términos del modelo asociados como continuos. Para dicho factor, la variación se distribuye entre los efectos principales y los efectos polinómicos. En este caso, se recomienda utilizar la plataforma Fit Model.
Solo tengo factores continuos.
Entonces, en base a estas suposiciones, ¿puedo continuar con la plataforma de selección?
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanPero, ¿cómo selecciona exactamente la plataforma de selección los términos/interacciones de dos factores?
Después de excluir los puntos centrales, todavía me falta la prueba de ajuste porque tengo tres réplicas para todas mis carreras.
Usar la plataforma de Cribado me da una prueba de ajuste no significativa. ¿Puedo continuar usando la plataforma de Cribado en lugar de la plataforma de Modelo de Ajuste, ya que no sé qué términos seleccionar en el Modelo de Ajuste según mi conocimiento actual?
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanGracias por estas ideas, amigo.
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanLos diseños PB pueden estimar potencialmente más que los efectos principales. Podrían producir estimaciones correlacionadas para algunos términos, pero generalmente evitan la confusión mediante diseños factoriales fraccionales regulares.
La plataforma de Cribado es un puente hacia la plataforma de Mínimos Cuadrados. Su único propósito es la selección de términos antes de la estimación.
La falta de ajuste se debe presumiblemente a que las ejecuciones replicadas (puntos centrales) presentan menor varianza que el modelo. Seleccione los puntos centrales. Por favor, asígneles un color único (no negro) y exclúyalos (no los oculte). Vuelva a ejecutar el modelo con Ajuste por Mínimos Cuadrados. No tendrá una prueba de falta de ajuste, pero puede ver los puntos centrales en el gráfico de Real/Predicho en la parte superior. ¿Están desalineados con el resto de las ejecuciones?
Re: Análisis del diseño de Plackett-BurmanTampoco entiendo por qué este script de proyección aparece para este diseño de PB mientras que no estaba presente para un diseño de proyección de efectos principales que realicé hace unos meses.
