JMP数据分析论坛

标题: 求教DOE guide第9版关于应用plackett-Burman筛选实验的一个问题 [打印本页]

作者: brainchip    时间: 2013-10-28 11:15
标题: 求教DOE guide第9版关于应用plackett-Burman筛选实验的一个问题
JMP官方的DOE guide 第9版124页Using the Fit Model Platform提到了一个例题,在对应用Plackett-Burman设计得出的结果分析过程中,结果显示Catalyst*Stir Rate的交互作用是显著的,而Stir Rate主效应并不显著,因此该例题在后续的建模过程中删掉了这个交互作用;而一般的是不是如果交互作用显著,应该把交互作用包含的主效应在构建模型过程中一并选入才是呢?有点糊涂了,请高手指教!先谢过了!
作者: shenweis    时间: 2013-10-28 11:57
最好将原始数据也发过来,方便别人分析。
作者: brainchip    时间: 2013-10-28 12:32
[attach]1321[/attach]
接下来在JMP Version9 DOE Guide中描述道:(124页)
The Make Model button beneath the Half Normal Plot creates a Fit Model dialog that includes all the highlighted effects. However, note that the Catalyst*Stir Rate interaction is highlighted, but the Stir Rate main effect is not. Therefore, that interaction shouldn’t be in the model.
请高手帮忙解答下,先谢过了!

作者: wang1568    时间: 2013-10-29 21:42
我的想法
Plackett-Burman Design 交互作用与主效应是混杂的(confound),因此使用前提是假设无交互作用,故分析时不该放入交互作用的,放入若交互作用显著,则非交互作用显著而是混杂的主效应引起,故应去除
作者: 思源致远    时间: 2013-10-29 22:39
wang1568 发表于 2013-10-29 21:42
我的想法
Plackett-Burman Design 交互作用与主效应是混杂的(confound),因此使用前提是假设无交互作用, ...

This JMP example used strong Heredity restriction, which is stronger than the weak heredity that you are familiar with.
On the other hand, if  you keep Catalyst*StirRate in model and you do the regression, you will find out its p value is ~0.1.  You can take it off based this p value. This will end up with the same final model as JMP manual.
作者: brainchip    时间: 2013-10-29 22:55
wang1568 发表于 2013-10-29 21:42
我的想法
Plackett-Burman Design 交互作用与主效应是混杂的(confound),因此使用前提是假设无交互作用, ...

[attach]1330[/attach]
但是同一个例子中接下来的分析中选定了两个主效应和他们的交互作用进行了分析,如果考虑到交互作用同其他的主效应混杂,那么这个选定的交互作用也应该一并去除才是啊?

作者: brainchip    时间: 2013-10-29 23:11
思源致远 发表于 2013-10-29 22:39
This JMP example used strong Heredity restriction, which is stronger than the weak heredity that y ...

杨老师您好,这个strong heredity restriction的意思是否可以理解为:如果交互作用的某个主效应成分不够显著,则该交互作用也应该一并落选;而weak heredity则恰好相反,应该将该主效应选入?
那么这两种方法的应用场合有哪些不同呢?怎么判定什么时候该用这两种方法的哪一种来进行分析呢?
谢谢杨老师!




欢迎光临 JMP数据分析论坛 (http://www.jmpforum.net/) X3