你喜欢番茄酱还是酱油？

[nurnobi40]

如果有人问你这个问题，你的答案可能取决于你吃的东西。您可能不会将寿司浸入番茄酱中。而且大多数人似乎不喜欢吃酱油配热薯条。



使用 ANOVA 或 DOE 评估因素时的常见错误

方差分析或实验设计 (DOE) 等建模技术可以确定感兴趣的因素是否影响过程。例如，您可能想要评估不同的时间和温度设置如何影响产品质量。或者您可能想确定哪些因素影响贷款处理时间、客户满意度或盈利能力。


因此，您收集了有关您感兴趣的因素的数据，现在您准备好进行分析了。这就是许多人犯下的不幸错误，即只单独考虑每个因素。


除了考虑每个因素如何影响您的响应变量之外，您还 马来西亚数据 西一样，当存在交互时，给定因素的最佳设置将取决于其他因素的设置。



如何评估和解释交互

让我们用减肥的例子来说明如何评估因素之间的相互作用。我们正在评估两种不同的饮食和两种不同的锻炼计划：一种专注于有氧运动，另一种专注于重量训练。我们想要确定哪一种能带来最大的减肥效果。我们将参与者随机分配至饮食 A 或 B 以及有氧运动或重量训练方案，然后记录 1 个月后的体重减轻量。


以下是数据摘录：




要评估多个因素对连续响应的影响，我们可以使用 Minitab 中的统计 > 方差分析 > 一般线性模型，这会为我们的数据生成以下结果：





我们可以看到运动 * 饮食交互作用的 p 值为 0.000。由于 p 值如此之小，我们可以得出结论，运动和饮食之间存在显着的相互作用。那么哪种饮食最好呢？我们的数据表明，这就像问“番茄酱还是酱油？”答案是：“这要看情况。”


由于运动与饮食的交互作用很重要，让我们使用交互图来仔细观察：





对于使用有氧运动计划（以黑色显示）的参与者，我们可以看到饮食 A 更好，并且可以实现更大的减肥效果。然而，如果您遵循重量训练方案（以红色显示），饮食 B 会比 A 带来更大的减肥效果。



忽视因素之间相互作用的危险

假设这种相互作用不在我们的雷达范围内，而是我们只关注主要的个体效应及其对减肥的影响：





根据该图，我们会错误地得出饮食 A 优于 B 的结论。正如我们从交互图中看到的，只有当我们观察有氧运动组时，这才是正确的。


显然，在分析多个因素时，我们始终需要评估相互作用。如果你不这样做，你就有可能得出错误的结论……而且你可能只是把番茄酱涂在你的寿司卷上。



注意不要“过度拟合”回归模型

在回归分析中，模型过度拟合是一个现实问题。过度拟合模型可能会导致回归系数、p 值和 R 方产生误导。本次会议将解释什么是过拟合回归模型以及如何检测和避免此问题。


过度拟合回归模型非常复杂，并且仅适合您的数据集。发生这种情况时，回归模型将根据特定样本中的怪癖和随机噪声进行定制，而不是反映一般人群。如果您获取另一个数据样本，它会有自己的怪癖，并且您原来的过度拟合模型可能不适合新数据。


相反，我们必须设计一种模型来近似整个人群的真实模型。我们的模型不仅要适合当前样本，还要适合新样本。


拟合线图说明了过度拟合回归模型的危险。该模型似乎可以解释响应变量的大部分变化。然而，该模型对于样本数据来说过于复杂。在一般人群中，预测变量和响应变量之间不存在真正的关系。

[yadaysrdone]

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