Ce guide explique comment analyser les expériences de criblage (par exemple, un plan factoriel fractionnaire) à l'aide de la plateforme Test de dépistage à deux niveaux . Bien que la plateforme Modèle d'essayage puisse également être utilisée, Test de dépistage à deux niveaux produit des graphiques et des résultats d'analyse conçus pour identifier les effets importants dans une expérience saturée. Cet exemple est une expérience de criblage 2^5 à 20 essais, générée par la plateforme Conception personnalisée . Ce plan permet d'estimer tous les effets principaux et les interactions à deux facteurs.
Spécifiez le modèle et analysez
La plupart des expériences conçues dans JMP comportent des scripts de criblage et de modélisation enregistrés dans la table de données. Le script de criblage lance la plateforme d'analyse de criblage et ajuste automatiquement un modèle saturé.
- Lancez la plateforme Fit Two Level Screening sous DOE > Classique > Two Level Screening ou cliquez sur le triangle vert à côté de Dépistage pour exécuter le script s'il a été enregistré dans la table de données.
- JMP ajuste un modèle saturé (ici, 19 termes plus l'ordonnée à l'origine). Le tableau des contrastes et le graphique de la demi-normalité identifient les facteurs actifs à l'aide de l'erreur standard pseudo-longueur (PSE).
Remarques : Dans les expériences de criblage, nous supposons que la plupart des effets sont inactifs et que leurs estimations correspondent essentiellement à du bruit aléatoire. La droite d’ intrigue à moitié normale a une pente égale à la longueur de l’ erreur standard résiduelle (une estimation de l’erreur standard résiduelle). La plupart des effets sont inactifs et se situent à proximité de cette droite. Les effets qui s’en écartent sensiblement sont considérés comme actifs.
- Sélectionnez « Exécuter le modèle » (en bas) pour lancer la plateforme Modèle d'essayage avec uniquement les effets actifs. Remarque : vous devez inclure les effets principaux de tout facteur impliqué dans une interaction significative, quelle que soit la valeur p de cet effet principal. Ajoutez ces termes en les sélectionnant dans le tableau tout en maintenant la touche Commande enfoncée. Les résultats comprennent : un résumé des effets, un manque d'ajustement (le cas échéant), un résumé de l'ajustement, le tableau ANOVA , etc.
D’autres options – telles que les graphiques des résidus ou de la normale, le profileur et les graphiques d’interaction – sont disponibles sous le triangle rouge supérieur .
Conseils:
- Individuel and Valeurs p simultanées in the Test de dépistage à deux niveaux platform are based on Monte Carlo simulation (and will vary).
- Une autre méthode pour réaliser l'analyse consiste à utiliser Analyser > Ajuster un modèle en spécifiant le modèle ou à exécuter le script Modèle . Consultez le guide « Analyse factorielle fractionnaire DOE ».
Reactor 20 Custom.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment)Réacteur 20 Custom.jmp (Aide > Dossier de données d'exemple > Concevoir une expérience)
Consultez le guide sur la conception des expériences dans l'aide de JMP pour en savoir plus.
