Brady Brady Ciao a tutti,
L'approccio menzionato da Beatrice è l'approccio che ho provato inizialmente. Questo disegno è bilanciato nel senso che ogni trattamento appare nello stesso numero di blocchi, ma un BIBD richiede anche che ogni coppia di trattamenti avvenga nello stesso numero di blocchi.
A causa della randomizzazione intrinseca nell'algoritmo che crea i progetti personalizzati, non c'è nulla che impedisca effettivamente all'approccio categorico a 13 livelli di creare un BIBD, ma la probabilità che ciò accada sembra molto inferiore rispetto all'approccio continuo. Io (e un paio di altri che hanno esaminato la questione) dobbiamo ancora ottenere un BIBD con l'approccio categorico (sia che io abbia aggiunto un fattore di blocco o semplicemente fatto clic sul pulsante di opzione per raggruppare le corse in blocchi), ma ho creato un BIBD (per questo esempio) ogni volta utilizzando l'approccio continuo.
Di seguito, ho mostrato 3 matrici x`*x rappresentative a scopo di confronto. (Per gli esempi categorici, è necessario prima dividere la tabella dati per formare una matrice 13x13.)
Lungo le diagonali principali, tutte le voci sono 4. Ciò significa che ciascuno dei 13 fattori appare in 4 blocchi, indipendentemente dal metodo utilizzato.
Le voci fuori diagonale contano il numero di blocchi in cui appare una data coppia di fattori. Nota che nei primi due esempi ci sono 0, 1 e 2 fuori dalla diagonale principale. Ciò significa che alcune coppie di trattamenti sono apparse in zero blocchi, alcune in un blocco e altre in due blocchi. Il disegno è un BIBD solo quando tutte le voci fuori diagonale sono uguali. Quindi, solo nel 3° caso abbiamo un BIBD.
Esempio 1: matrice x`*x da un progetto personalizzato con 52 esecuzioni di un fattore categoriale a 13 livelli con un fattore di blocco di 4 esecuzioni per blocco:
[4 1 2 1 1 2 0 1 0 0 2 1 1,
1. 4 1 1 0 0 2 2 1 1 1 2 0,
1. 1 4 0 0 1 1 2 0 1 1 1 2,
1. 1 0 4 3 1 2 0 1 1 0 1 1,
1. 0 0 3 4 2 2 0 1 1 1 0 1,
1. 0 1 1 2 4 0 1 1 1 1 1 1,
0 2 1 2 2 0 4 1 1 1 1 1 0,
1. 2 2 0 0 1 1 4 2 1 1 0 1,
0 1 0 1 1 1 1 2 4 2 1 1 1,
0 1 1 1 1 1 1 1 2 4 0 2 1,
1. 1 1 0 1 1 1 1 1 0 4 1 2,
1. 2 1 1 0 1 1 0 1 2 1 4 1,
1. 0 2 1 1 1 0 1 1 1 2 1 4]
Esempio 2: matrice x`*x da un disegno personalizzato con 52 esecuzioni di un fattore categoriale a 13 livelli, utilizzando il pulsante di dialogo "Raggruppa esecuzioni in blocchi casuali di dimensione 4":
[4 2 1 2 1 1 0 1 2 1 0 1 0,
1. 4 1 1 1 1 1 2 1 1 0 1 0,
1. 1 4 1 1 1 2 0 1 1 1 1 1,
1. 1 1 4 0 0 1 2 1 1 1 1 1,
1. 1 1 0 4 2 1 2 1 0 1 1 1,
1. 1 1 0 2 4 1 1 1 1 1 1 1,
0 1 2 1 1 1 4 0 1 0 2 1 2,
1. 2 0 2 2 1 0 4 0 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 0 4 2 0 0 2,
1. 1 1 1 0 1 0 1 2 4 2 1 1,
0 0 1 1 1 1 2 1 0 2 4 2 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 0 1 2 4 1,
0 0 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 4]
Esempio 3: matrice x`*x da un progetto personalizzato con 13 esecuzioni vincolate di 13 fattori continui (come descritto in precedenza in questo thread):
[4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4 1,
1. 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4]
Spero che aiuti!
Saluti,
Brady