去年，我寫了兩篇關於功率分析的博客文章用於設計實驗。自那時候起， JMP 11 已發布，自定義設計器中的功耗分析用戶界面已更改。這篇文章介紹了新的界面，並展示瞭如何有效地使用它。
你為什麼改變界面？
更改界面的主要原因來自於定義信噪比意味著何時實驗包含具有兩個以上級別的分類因子的問題。對於多級分類因子，存在多個信號，因此單個比率無法捕獲所有可能性。
一個具體的例子可以說明這一點。第二版實驗者統計 by Box，Hunter和Hunter（2005）在第146頁有一個青黴素產量實例。有兩個絕對因素。第一個，治療，是一個四級因素，描述了青黴菌生長過程的四種變體。第二種，Blend，是一個五級因子，描述了生長培養基（玉米漿）的變化。
該書提供了4x5未復制的全因子實驗的產量結果。圖1顯示了20個運行的Custom Design表，其中觀察到的響應輸入到可編輯的Anticipate Response列中。
你為什麼要求預期的回應？這真的有必要嗎？
美國能源部的許多專家都喜歡讓研究人員猜測每種治療組合的反應值。這有幾個目的。首先，熟悉流程的人可以通過仔細考慮所有運行逐個查找無法工作的因子組合。這可以避免無用的運行，從而節省時間和資源。其次，分析來自猜測響應的數據可以指示由於它們的小係數而可能無法很好地估計哪些因素效應。最後，您不必填寫Anticipated Response列。默認情況下，如果默認模型正確，此列將顯示每次運行所需的值。
單擊圖1中的按鈕會發生什麼？
單擊按鈕將更改應用於預期響應更新Power Analysis報告，如圖2所示。此報告顯示您在“預期響應”列中提供的給定數據的均方根誤差（RMSE）和估計係數。注意名為的按鈕將變化應用於預期的係數 。如果更改模型中的係數並單擊該按鈕，圖1中的預期響應將相應更改。因此，您可以提供響應或提供係數，無論哪個更容易。
你如何解釋預期的係數？當有四個治療水平時，為什麼只有三個治療係數？
是的，治療因子有四個級別，但只有三個治療係數。假設的第四個係數減去其他三個係數的總和。因此，處理係數4將是-1 *（ - 2 -1 + 3）= 0。類似地，第五混合係數是-1 *（6 -3 -1 + 2）= -4。您在圖2中看到的預期係數值與在圖1中顯示的數據上運行Fit Model平台的結果相同。
為了看到這一點，我在Design outline節點中的數據上運行了Fit Model。結果如圖3所示。小費 ： 通過右鍵單擊報表中的表並選擇，可以從報表中的表中生成JMP數據表製作數據表從菜單中。
圖3中擬合輪廓總結中的均方根誤差顯示值4.339739，它與圖2中的預期RMSE相匹配。參數估計大綱中的Estimates列也與圖2中的預期係數相匹配。
治療效果圖3的效果測試輪廓的p值為0.3387，因此該效果不顯著。這並不奇怪，因為圖2顯示與完全治療效果相關的功率僅為0.251。
如果我想知道需要做多少次運動才能獲得觀察顯著治療效果的高效率怎麼辦？
要回答此問題，可以單擊自定義設計器中的“返回”按鈕，然後向設計添加更多運行。最初的設計有20次運行。我選擇了60次運行，得到了圖4所示的功率分析。現在治療的力量是0.776。假設最初的20次運行是一項試驗研究。這種方法讓您知道，如果RMSE和試驗研究中的係數正確，您將需要再次復制您的試驗研究兩次，以便很有可能看到顯著的治療效果。
任何結論？
我們用預期係數（信號）和RMSE（噪聲）替換了JMP 10中的信噪比。對於涉及多個係數的效果，如在上面討論的四級和五級分類因子效應中，單個信噪比可以表示無限數量的可能係數組。在JMP 10中，我們報告了最差可能的結果，這似乎有點過於保守。在JMP 11中，通過指定確切的感興趣係數，我們使功率計算獨特。
敬請關注。下一篇文章將解釋有或沒有難以改變因子的篩選設計的功效計算。
