DoE con variable de entrada nominalTenemos tres factores y una variable de respuesta.
El Factor 1 tiene 2 niveles, el Factor 2 tiene 2 niveles y el Factor 3 tiene 3 niveles. Todos los factores son variables nominales, mientras que la variable de respuesta es numérica. Según el diseño experimental, se realizaron 12 experimentos que abarcaron todas las combinaciones posibles de niveles de factor.
Ya realicé un análisis SLS, incluyendo combinaciones de dos factores. ¿Existen pruebas estadísticas adicionales que se puedan aplicar? Por ejemplo, ¿existe algún método que permita evaluar los efectos combinados de múltiples factores? ¿Hay alguna forma de visualizar estos efectos?
¡Gracias de antemano!
Análisis y modelado de datos básicosRe: DoE con variable de entrada nominal¿Por variables nominales te refieres a categóricas? Dado que tus datos se recopilaron mediante el DOE, ya deberías tener un modelo en mente. Es mucho más fácil comentar si adjuntas tu tabla de datos (anonimizándola). Parece que ejecutaste un factorial sin replicación. El primer análisis debería ser práctico. ¿Variaba la variable de respuesta lo suficiente como para que te interesara asignar esa variación? De ser así, deberías evaluar la integridad del conjunto de datos (¿hubo algún punto de datos inusual?). Puedes volver a comprobarlo una vez que tengas un modelo simplificado y se hayan calculado los residuos, pero vale la pena echarle un vistazo antes del análisis cuantitativo. Para el análisis cuantitativo, no hay una única forma correcta. Normalmente, podrías empezar con la plataforma del modelo de ajuste. Satura el modelo. Utiliza gráficos seminormales para la significancia estadística y gráficos de Pareto de los efectos para la significancia práctica. Simplifica el modelo eliminando los términos poco interesantes (puedes utilizar el R-q ajustado, el delta entre R-q y R-q ajustado, y el RMSE como ayuda). Ejecuta el análisis de nuevo y obtén los residuos (hay muchos gráficos disponibles). Ahora puede utilizar el generador de perfiles de predicción y los gráficos de interacción para ver los datos gráficamente.
