名目入力変数によるDoE3 つの要因と 1 つの応答変数があります。
因子1は2水準、因子2は2水準、因子3は3水準です。すべての因子は名義変数であり、応答変数は数値変数です。実験計画に従って、すべての可能な因子水準の組み合わせをカバーする12の実験が実施されました。
2因子の組み合わせを含むSLS分析を既に実施しました。追加で適用できる統計検定はありますか？例えば、複数の因子の複合効果を検定できる方法はありますか？これらの効果を視覚化する方法はありますか？
よろしくお願いします！
基本的なデータ分析とモデリングRe: 名目入力変数を用いたDoE名義変数とは、カテゴリ変数のことですか？データはDOEで収集されているので、既にモデルが思い浮かんでいるはずです。データテーブルを添付（匿名化）すると、コメントがはるかに簡単になります。複製のない要因計画を実行したようです。最初の分析は実用的なものである必要があります。応答変数は、その変動を割り当てることに関心を持つほど十分に変動しましたか？もしそうであれば、データセットの整合性を評価する必要があります（異常なデータポイントはありましたか？）。簡素化されたモデルができて残差が計算されたら、これを再度確認できますが、定量分析の前に確認する価値はあります。定量分析には、唯一の正しい方法はありません。通常は、適合モデルプラットフォームから開始します。モデルを飽和させます。統計的有意性については半正規分布図を使用し、実質的有意性については効果のパレート図を使用します。モデルから興味のない項を削除してモデルを簡素化します（調整R二乗、R二乗間のデルタと調整R二乗、RMSEを使用できます）。分析を再度実行して残差を取得します（多くのプロットが利用可能です）。予測プロファイラーと相互作用プロットを使用してデータをグラフィカルに表示できるようになりました。
