Questa guida fornisce istruzioni sull'analisi di esperimenti fattoriali frazionari (esperimenti in cui non vengono eseguite tutte le possibili combinazioni di trattamento in un disegno fattoriale completo) utilizzando la piattaforma Fit Model.
Specificare il modello e analizzare
- Gli esperimenti progettati in JMP® avranno uno script di modello salvato nella tabella dati. La finestra di specifica del modello verrà popolata con questo modello. Per generare il modello manualmente:
- Selezionare Analizza > Adatta modello .
- Fare clic sulla risposta in Seleziona colonne e fare clic su Y.
- Selezionare i fattori di interesse e fare clic su Aggiungi (in Costruisci effetti modello ).
- Per aggiungere termini di interazione specifici, seleziona le variabili in "Seleziona colonne" e clicca su "Incrocia" . Clicca su "Esegui" per adattare il modello specificato. In questo esperimento, tutte le interazioni bidirezionali tranne due sono confuse con gli effetti principali.
- Velocità di alimentazione*Catalizzatore = Velocità di agitazione*Temperatura
- Velocità di alimentazione*Velocità di agitazione = Catalizzatore*Temperatura e
Un modo per visualizzare il livello di confondimento dei fattori è esaminare la mappa a colori delle correlazioni nel report "Valuta il design". Qui vedrai il conteggio tra le interazioni bidirezionali e gli effetti principali, nonché il confondimento.
tra le due interazioni bidirezionali elencate sopra.
- Fare clic su Esegui per adattare il modello specificato
Nota: se il disegno è saturo (non ci sono gradi di libertà di errore), come nel caso in questione, le tabelle Riepilogo effetti, Stime dei parametri e Test degli effetti non mostreranno le statistiche dei test e i valori p. Selezionare Stime > Stime ordinate dal triangolo rosso in alto per visualizzare i valori p basati sull'errore pseudo-standard di lunghezza (PSE, una stima dell'errore standard residuo).
- Ridurre il modello (rimuovendo i termini) come desiderato. Qui abbiamo rimosso l'interazione bidirezionale con il pseudo-valore p più alto (Velocità di alimentazione*Catalizzatore = Velocità di agitazione*Temperatura). In questo modo, ora c'è un singolo grado di libertà per stimare l'errore sperimentale. Le statistiche dei test e i valori p appariranno ora nella tabella Riepilogo effetti. Ricordiamo che tutti gli effetti principali sono confusi con le interazioni bidirezionali e che l'interazione Velocità di alimentazione * Velocità di agitazione è confusa con Catalizzatore*Temperatura. Pertanto, non è noto se siano gli effetti principali o le interazioni bidirezionali con cui sono confusi ad avere un effetto significativo sulla risposta. Analogamente, non è noto nemmeno quale delle due interazioni bidirezionali stia influenzando la risposta.
Reactor 8 Runs.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment). This is a unreplciated 8 run 25-2 Resolution III.Reactor 8 Runs.jmp (Aiuto > Cartella dati campione > Progettazione esperimento). Si tratta di un file 8 run 25-2 Resolution III non replicato.
Per saperne di più, consulta la Guida alla progettazione degli esperimenti nella Guida di JMP .
