Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables ?Dans une expérience de mélange ternaire de 12 essais utilisant un modèle de Sheffé spécial, je n'obtiens que 5 % de la puissance des composantes ; cela signifie qu'il y a 95 % de chances que l'effet des composantes ne soit pas observé. Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables compte tenu de la forte colinéarité entre les facteurs ?
Plan d'expériencesRe : Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables ?Oui, ils sont fiables. Tout d'abord, la puissance est faible en raison du degré élevé de corrélation inhérent entre les estimations. Ensuite, toute contrainte sur les composantes individuelles ou les combinaisons de composantes accroît encore les corrélations, ce qui diminue la puissance. Troisièmement, on ne s'attend généralement pas à ce qu'un plan de mélange nous indique quelles composantes sont significatives. Toutes les composantes évoluent ensemble, et non indépendamment, ce qui rend impossible toute attribution de significativité. Les expériences de mélange visent généralement à prédire des données à des fins d'exploration ou d'optimisation.
Re : Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables ?Salut @frankderuyck ,
Les plans de mélange sont des plans d'optimisation, et non des plans de criblage. Un plan de mélange est généralement exécuté si le nombre de facteurs est faible et/ou si l'on sait que les composantes ont un effet sur la ou les réponses. Par conséquent, les calculs de puissance ne sont pas une mesure pertinente (même si elle est « fiable ») que j'utiliserais pour évaluer/comparer les plans de mélange. Essayez d'utiliser des mesures prédictives telles que le profil de variance de prédiction , le graphique de fraction de l'espace de conception , la surface de variance de prédiction et les diagnostics de conception : efficacité G relative (liée à la variance maximale de prédiction sur l'espace expérimental) et variance moyenne de prédiction pour évaluer et comparer les plans de mélange.
De plus, comme une conception mixte implique des facteurs qui sont linéairement dépendants (somme = 100 % ou 1), cette situation crée une multicolinéarité, ce qui gonfle l'erreur pour les estimations des termes d'effet, c'est pourquoi vous auriez une très faible puissance pour les différents effets dans votre modèle.
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J'espère que cette réponse vous aidera,
Re : Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables ?Merci Victor, car la multicolinéarité est une source de prédiction de puissance peu fiable
Re : Les calculs de puissance dans les expériences de mélange sont-ils fiables ?En effet, comme le mélange DOE est I-optimal, la puissance n'a pas de sens
