Est-il possible d'avoir 3 variables de blocage dans la conception personnalisée de JMP ?Salut,
J'utilisais l'option de conception personnalisée de JMP pour développer une conception pour une expérience de dépistage. J'utilise une conception personnalisée car j'ai des variables de mélange.Je sais qu'il est possible d'avoir 2 variables bloquantes dans la conception en utilisant la méthode mentionnée ici : https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Constructing-a-custom-design-with-2-nested-random-blocking/ba-p/30170
Mais est-il possible d'avoir 3 variables bloquantes dans le design ?
Re : Est-il possible d'avoir 3 variables de blocage dans la conception personnalisée de JMP ?Comme Mark l'a mentionné, il n'existe actuellement aucun moyen simple de le faire dans Custom Design. Il figure en bonne place sur notre liste de souhaits de développement pour une future version.
S'ils n'ont pas besoin d'être imbriqués, vous pouvez essayer d'utiliser des blocs fixes (Ajouter un facteur->Blocage) et les basculer sur Aléatoire pour analyse.
Si vous envisagez un split-split-split-plot, une possibilité de créer le design comme décrit dans le billet de blog, mais configurez-le de manière à pouvoir diviser les sous-parcelles en remplaçant les niveaux par 2 nouveaux colonnes qui représentent le blocage souhaité. Cela a tendance à mieux fonctionner si vous cherchez simplement à ajouter des blocs aléatoires, sinon vous devrez faire beaucoup de manipulations manuelles pour vous assurer que les facteurs obéissent à la randomisation qu'ils devraient.
Acclamations,
Ryan
Re : Est-il possible d'avoir 3 variables de blocage dans la conception personnalisée de JMP ?Votre lien est rompu, je n'ai donc pas pu consulter cet article de blog en particulier, mais je pense que c'est celui de Bradley Jones dans lequel il utilise des facteurs "fictifs" ou "faux" difficiles à modifier et des facteurs très difficiles à modifier. pour créer des parcelles entières et des sous-parcelles. Ces derniers sont utilisés pour estimer l'effet aléatoire du blocage, en supposant que les effets ne sont pas fixes. Les premiers sont supprimés du modèle (effets fixes) et du tableau de données.
Cette approche peut être étendue à plus de deux blocages. La limitation est que JMP gère au maximum la tri-randomisation dans la conception personnalisée. Vous pouvez donc travailler avec des parcelles entières, des sous-parcelles et des erreurs dans les sous-parcelles, mais pas plus. L'exigence d'imbrication interdira d'utiliser une conception personnalisée avec plus de deux facteurs de blocage imbriqués pour autant que je sache.
