Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoHola,
Tengo un diseño personalizado con 4 variables mixtas y 13 variables no mixtas. Estoy realizando un experimento de cribado con 24 ejecuciones. Cuando utilizo la función "Ajustar modelo" solo con efectos principales y elijo "Sin intercepción" para ajustar un modelo,
1) ¿Obtendré un modelo scheffe?
2) No incluyo ningún término de interacción en el modelo, ya que estoy realizando una selección, por lo que solo estoy interesado en los efectos principales. Entonces, ¿hay algún beneficio de desarrollar un modelo scheffe en este caso?
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoTienes la idea correcta. Por supuesto, el multiplicador de 2 puede o no ser correcto según los grados de libertad y demás. Por lo tanto, es más fácil usar JMP. Haga clic con el botón derecho en la tabla de estimaciones de parámetros y elija Columnas > 95 % inferior y 95 % superior. Eso le dará el intervalo de confianza del 95 % para cada uno de los parámetros estimados.
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoCreo que entiendo la solución rápida ahora. Solo escribo aquí para asegurarme de que entiendo correctamente:
Deje que las estimaciones de mis variables mixtas X1,X2,X3,X4 sean B1,B2,B3,B4 respectivamente y que el error estándar de cada una de las estimaciones sea SD1,SD2,SD3,SD4 respectivamente. Luego, el IC del 95 % de mis estimaciones es (B1-2*SD1, B1+2*SD1), (B2-2*SD1, B2+2*SD2) y así sucesivamente. Luego calculo el promedio de los datos como Y /n donde n es el número de observaciones. Ahora bien, si el inverval (B1-2*SD1,B1+2*SD1) contiene el promedio de los datos, eso significa que X1 no es significativo y viceversa. ¿Estoy en lo correcto?
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixto¡Gracias Dan!
Con respecto a la solución rápida, cuando dice comparar el intervalo de confianza de la estimación del parámetro con la media general de los datos, ¿a qué datos se refiere? ¿Son los datos correspondientes a la variable dependiente (Y) o los datos correspondientes a las variables mixtas?
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoHasta donde yo sé, el único lugar donde se cubren las pruebas es en nuestro curso de capacitación: Diseño y Análisis de Experimentos de Mezclas .
Los cálculos son realmente correctos, es la hipótesis nula sobre los efectos principales la que no es adecuada.
Para un modelo de Scheffe, los efectos principales deben comparar las estimaciones de los parámetros con la media general de los datos. La tabla de estimaciones de parámetros se compara con 0.
Una solución rápida: simplemente forme los intervalos de confianza para cada parámetro estimado. Si el intervalo de confianza contiene la media general de los datos, entonces ese componente tiene poco efecto. Si la media está fuera del intervalo de confianza, ese componente tiene un efecto.
Las conclusiones sobre cualquier efecto de interacción estarían bien.
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixto¡Gracias Dan!
Entiendo que para el modelo scheffe, el cálculo de los valores p para las variables mixtas no es tan sencillo como para un modelo regular porque la prueba t no evalúa la significación estadística de los efectos de los componentes. ¿Existe alguna documentación que muestre cómo se calculan los valores p para las variables mixtas en el caso de un modelo scheffe?
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoCon la versión 13 de JMP, el informe de análisis de varianza se cierra de forma predeterminada. Debe abrirlo yendo al menú emergente rojo en la parte superior de su informe junto a "Respuesta Y", siendo Y el nombre de su variable de respuesta. Desde allí, seleccione Informes de regresión > Análisis de varianza. Recuerde que a veces necesitará solicitar los elementos que necesita para su análisis desde esos menús emergentes rojos.
En cuanto a las estimaciones de sus parámetros, si JMP creó el diseño, automáticamente activará la codificación de pseudocomponentes para sus factores de mezcla, así como la codificación "regular" para los factores que no son de mezcla. Esto supone que cuando creó el diseño, especificó las unidades naturales para sus factores. Esta codificación no indica si un modelo mixto se ajustó a los datos o no.
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixto¡Gracias Dan!
Pero cuando hago clic en "Ajustar modelo" en "Analizar", no obtengo un informe de análisis de varianza. Obtengo las estimaciones de los parámetros de ajuste por mínimos cuadrados.Observo que las variables de mezcla están escaladas (media = 0 y rango = 1) y sus estimaciones de parámetros también están presentes. Entonces, ¿son estas estimaciones los coeficientes del modelo de Scheffe?
Re: Modelo de esquema de ajuste en diseño mixto + no mixtoSiempre que construya un modelo con factores de mezcla que suman 1, debe ajustar un modelo de mezcla, como el modelo de mezcla de Scheffe. Si no lo hace, recibirá un mensaje de matriz singular. Esto es cierto incluso con solo un modelo de efectos principales. Realmente no tienes elección.
Recuerde que un modelo de mezcla de Scheffe no es lo mismo que un modelo sin intersección. Al ajustar un modelo de mezcla de Scheffe en JMP, el informe de análisis de varianza indicará: Probado contra el modelo reducido Y = media. Si el modelo es un modelo sin intercepción, el mensaje sería: Probado contra el modelo reducido Y=0.
