Esta guía proporciona instrucciones sobre cómo analizar experimentos factoriales fraccionarios (experimentos en los que no se ejecutan todas las combinaciones de tratamientos posibles en un diseño factorial completo) utilizando la plataforma Fit Model.
Especificar el modelo y analizarlo
- Los experimentos diseñados en JMP® tendrán un script de modelo guardado en la tabla de datos. La ventana de especificación del modelo se llenará con este modelo. Para generar el modelo manualmente:
- Seleccione Analizar > Ajustar modelo .
- Haga clic en la respuesta en Seleccionar columnas y haga clic en Y.
- Seleccione los factores de interés y haga clic en Agregar (en Construir efectos del modelo ).
- Para agregar términos de interacción específicos, seleccione las variables en Seleccionar columnas y haga clic en Cruzar . Haga clic en Ejecutar para ajustar el modelo especificado. En este experimento, todas las interacciones bidireccionales, excepto dos, se confunden con efectos principales.
- Velocidad de alimentación * Catalizador = Velocidad de agitación * Temperatura
- Velocidad de alimentación * Velocidad de agitación = Catalizador * Temperatura, y
Una forma de visualizar el nivel de confusión de los factores es examinar el Mapa de Color de Correlaciones en el informe Evaluar Diseño. Aquí verá el conteo entre las interacciones bidireccionales y los efectos principales, así como la confusión.
entre las dos interacciones bidireccionales enumeradas anteriormente.
- Haga clic en Ejecutar para ajustar su modelo especificado
Nota: Si su diseño está saturado (sin grados de libertad de error), como en este caso, las tablas Resumen de efectos, Estimaciones de parámetros y Pruebas de efectos no mostrarán las estadísticas de prueba ni los valores p. Seleccione Estimaciones > Estimaciones ordenadas en el triángulo rojo superior para ver los valores p según el pseudoerror estándar de longitud (PSE, una estimación del error estándar residual).
- Reduzca el modelo (eliminando términos) según se desee. En este caso, eliminamos la interacción bidireccional con el pseudovalor p más alto (Velocidad de alimentación * Catalizador = Velocidad de agitación * Temperatura). Al hacerlo, ahora hay un solo grado de libertad para estimar el error experimental. Los estadísticos de prueba y los valores p aparecerán en la tabla Resumen de efectos. Recuerde que todos los efectos principales se confunden con interacciones bidireccionales y que la interacción Velocidad de alimentación * Velocidad de agitación se confunde con Catalizador * Temperatura. Por lo tanto, se desconoce si son los efectos principales o las interacciones bidireccionales con las que se confunden los que tienen un efecto significativo en la respuesta. De igual manera, también se desconoce cuál de las dos interacciones bidireccionales impacta la respuesta.
Reactor 8 Runs.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment). This is a unreplciated 8 run 25-2 Resolution III.Reactor 8 Runs.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de ejemplo > Diseñar experimento). Esta es una versión no replicada de 8 ejecuciones, 25-2, Resolución III.
Visita la Guía de diseño de experimentos en la Ayuda de JMP para obtener más información.
