Diese Anleitung beschreibt die Analyse von Screening-Experimenten (z. B. fraktionelle faktorielle Designs) mithilfe der Plattform „Fit Two Level Screening“ . Obwohl auch die Plattform „Fit Model“ verwendet werden kann, liefert „Fit Two Level Screening“ Grafiken und Analyseergebnisse, die speziell für die Identifizierung wichtiger Effekte in einem vollständig gesättigten Experiment entwickelt wurden. Das vorliegende Beispiel ist ein 2⁵-Screening-Experiment mit 20 Durchläufen, das mit der Plattform „Custom Design“ erstellt wurde. Dieses Design ermöglicht die Schätzung aller Haupteffekte und Zwei-Faktor-Wechselwirkungen.
Modell spezifizieren und analysieren
Die meisten in JMP entworfenen Experimente speichern Screening- und Modellierungsskripte in der Datentabelle. Das Screening- Skript startet die Screening -Analyseplattform und passt automatisch ein gesättigtes Modell an.
- Starten Sie die Fit Two Level Screening-Plattform unter DOE > Classical > Two Level Screening oder klicken Sie auf das grüne Dreieck neben Screening , um das Skript auszuführen, falls es in der Datentabelle gespeichert ist.
- JMP passt ein gesättigtes Modell an (hier 19 Terme plus den Achsenabschnitt). Die Kontrasttabelle und das Halbnormaldiagramm identifizieren aktive Faktoren mithilfe des Längen-Pseudostandardfehlers (PSE).
Anmerkungen: In Screening-Experimenten gehen wir davon aus, dass die meisten Effekte inaktiv sind und ihre Schätzwerte im Wesentlichen zufälliges Rauschen darstellen. Die Gerade im Halbnormaldiagramm hat eine Steigung, die dem Längen-PSE (einer Schätzung des Standardfehlers der Residuen) entspricht. Die meisten Effekte sind inaktiv und liegen nahe an dieser Geraden. Effekte, die deutlich von dieser Geraden abweichen, werden als aktiv gekennzeichnet.
- Wählen Sie „Modell ausführen“ (unten), um die Plattform „Passungsmodell“ mit nur den aktiven Effekten zu starten. Hinweis: Sie müssen die Haupteffekte für alle Faktoren einbeziehen, die in einer signifikanten Interaktion enthalten sind, unabhängig vom p-Wert des jeweiligen Haupteffekts. Fügen Sie diese Terme hinzu, indem Sie sie in der Tabelle bei gedrückter Befehlstaste auswählen. Die Ergebnisse umfassen: Effektübersicht, Mangel an Anpassung (falls replizierte Punkte), Zusammenfassung der Anpassung, ANOVA-Tabelle und mehr.
Weitere Optionen – wie Residuen- oder Normalverteilungsdiagramme, Profiler- und Interaktionsdiagramme – sind unter dem oberen roten Dreieck verfügbar.
Tipps:
- Die individuellen und simultanen p-Werte in der Zweistufen-Screening- Plattform basieren auf einer Monte-Carlo-Simulation (und können variieren).
- Alternativ kann die Analyse auch über „Analysieren > Modell anpassen“ durchgeführt werden, wobei das Modell angegeben oder das Skript „Modell“ ausgeführt wird. Siehe dazu den Leitfaden „DOE-Fraktionalfaktorielle Analyse“.
Reactor 20 Custom.jmp (Help > Sample Data Folder > Design Experiment)Reactor 20 Custom.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner > Experiment entwerfen)
Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zur Versuchsplanung in der JMP-Hilfe .
