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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 生物医药区 » 微生物 » 实验/技术 » Minitab 做PB筛选无法计算P值
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nancyyazi

铜虫 (小有名气)

[求助] Minitab 做PB筛选无法计算P值

各位前辈，我目前在学习PB筛选，找了一篇文献，按照上面的实验结果处理数据，但是得不到P值，P值和F值为*，我不明白为什么，希望大家交流一下。

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1楼2012-12-08 22:00:28
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wadecao

禁虫 (正式写手)
★ ★ ★ ★ ★ ★
感谢参与，应助指数 +1
rainwander: 金币+1, 鼓励交流 2012-12-09 09:28:59
nancyyazi: 金币+5, ★有帮助 2012-12-09 20:12:15
本帖内容被屏蔽
2楼2012-12-08 22:55:04
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zqp9110

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
SPSS也可以做plackett-burman.
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BEYOND
3楼2012-12-09 21:48:23
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bonbonzd

木虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
你的因素太多了，你试试减掉两个因素试试
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4楼2012-12-10 10:21:42
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nancyyazi

铜虫 (小有名气)
我做完了找到原因了，因子数是11个用Minitab就无法算出来，把因子数改成10个，也就是去掉一列虚拟列就ok了！
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5楼2013-02-04 09:22:28
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yhj7811

银虫 (小有名气)
有这么多显著性的影响因素吗？影响不显著的因素应该不做分析，如果影响都有的话，出来分析结果后可根据分析结果在软件中去除非显著性影响因素，也即是说用逐步排除法来降低非显著性因素对试验结果的影响。
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6楼2013-02-26 10:54:50
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caspar0102

木虫 (正式写手)
引用回帖:
5楼: Originally posted by nancyyazi at 2013-02-04 09:22:28
我做完了找到原因了，因子数是11个用Minitab就无法算出来，把因子数改成10个，也就是去掉一列虚拟列就ok了！

請不要?y刪, 你的原因是自由度不夠，所以殘差誤差的自由度為0, 所以殘差誤差的Seq SS 沒有值。
你刪掉一個因子, 等於是把該自由度給了殘差誤差, 所以殘差誤差的 Seq SS 就有值, 所以就會出現 F值與 P值。
由你第一步的分析，溫度的 Seq SS 的值最小(0.919)，表示它的影響性最低。所以你要刪掉因子的話, 首先應該是先把溫度因素排除，再討論其他因素的顯著性。
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7楼2014-03-12 11:47:52
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caspar0102

木虫 (正式写手)
引用回帖:
7楼: Originally posted by caspar0102 at 2014-03-12 11:47:52
請不要?y刪, 你的原因是自由度不夠，所以殘差誤差的自由度為0, 所以殘差誤差的Seq SS 沒有值。
你刪掉一個因子, 等於是把該自由度給了殘差誤差, 所以殘差誤差的 Seq SS 就有值, 所以就會出現 F值與 P值。
由你第 ...

我直接用所附的例子做了分析, 參考如下

Factorial Regression: 死亡率 versus A, G, H, L
Analysis of Variance
Source    DF  Adj SS  Adj MS  F-Value  P-Value
Model      4  655.44  163.86    15.49    0.001
  Linear   4  655.44  163.86    15.49    0.001
    A      1   54.36   54.36     5.14    0.058
    G      1   54.44   54.44     5.15    0.058
    H      1  434.64  434.64    41.08    0.000
    L      1  112.00  112.00    10.58    0.014
Error      7   74.07   10.58
Total     11  729.51


Model Summary

      S    R-sq  R-sq(adj)  R-sq(pred)
3.25282  89.85%     84.05%      70.16%


Coded Coefficients

Term      Effect    Coef  SE Coef  T-Value  P-Value   VIF
Constant          27.685    0.939    29.48    0.000
A         -4.257  -2.128    0.939    -2.27    0.058  1.00
G         -4.260  -2.130    0.939    -2.27    0.058  1.00
H         12.037   6.018    0.939     6.41    0.000  1.00
L          6.110   3.055    0.939     3.25    0.014  1.00

Regression Equation in Uncoded Units

死亡率 = 27.685 - 2.128 A - 2.130 G + 6.018 H + 3.055 L

因為A與G的p值都在0.05左右, 所以建議留在模式中.
雖然解釋能力否夠 (R-sq=89.85%), 但是預測能力稍低 (R-sq(pred)=70.16%)。
建議你由學術或專業的判斷，那些因素應該要留下?怼�
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8楼2014-03-12 12:04:21
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