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Ausgewogenes unvollständiges Blockdesign auf JMP<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Wie führe ich in der JMP-Software ein ausgewogenes unvollständiges Blockdesign (BIBD) mit 13 Attributen aus, das 13 Blöcke oder Auswahlsätze bildet, wobei jedes Attribut in allen Auswahlsätzen viermal vorkommt, jeder Auswahlsatz 4 Attribute enthält und jedes Attribut bei jedem einmal vorkommt? Sonstiges: (b, r, k, Lambda) (13, 4,4,1) wobei b die Anzahl der Blöcke ist, r die Wiederholung pro Ebene ist, k die Anzahl der Attribute in jedem Auswahlsatz (Blockgröße) und Lambda ist ist die Paarfrequenz?

Wir würden uns über jede Hilfe freuen, danke.

Brian.

Betreff: Ausgewogenes unvollständiges Blockdesign auf JMP

Danke für die schnelle Antwort.

Betreff: Ausgewogenes unvollständiges Blockdesign auf JMP

Walter Paczkowski

Präsident bei Data Analytics Corp.

Erstellen eines BIBD mithilfe der DOE-Plattform – wie kann ich das tun?

Hallo,

Ich habe eine Frage zur Verwendung der DOE-Plattform zur Erstellung eines Balanced Incomplete Block Design (BIBD). Ich habe 13 Behandlungen und möchte ein Design mit 13 Blöcken oder Durchgängen, 4 Behandlungen pro Block, wobei jede Behandlung viermal wiederholt wird, ohne Wiederholungen in einem Block, und jedes Paar einmal wiederholt wird. Ich weiß, dass es einen solchen Entwurf gibt (sehen Sie sich das Buch von Cochrane und Cox an oder verwenden Sie die SAS-Makros), aber ich kann JMP nicht dazu bringen, dies zu tun. Wenn Sie ein Designexperte sind und die DOE-Plattform kennen, könnten Sie mir bitte sagen, ob dies in JMP möglich ist und wie das geht?

Danke,

Walt Paczkowski

2 Jahre

• Sean Schubert Möglicherweise gibt es eine Möglichkeit, dies mithilfe der Funktion „Benutzerdefiniertes Design“ einzurichten, Gruppenläufe in Blockgröße 4, schwer zu ändernde und leicht zu ändernde Faktoren, aber ich würde wahrscheinlich diese Optionen ausprobieren und kein Design erhalten, das alle zufriedenstellt die Einschränkungen, so dass ich es am Ende manuell erstellen musste.
  
  Ich würde ein Design erstellen, das aus 13 Behandlungen x 4 vollständig randomisierten Wiederholungen besteht. Dann ordne ich die Behandlungen Blöcken zu, indem ich mit Zeile 1 beginne und frage, ob diese Behandlung den Regeln entspricht. Wenn nicht, überspringe ich es und füge es dem nächsten Block hinzu. Schließlich werden alle Behandlungen zugewiesen.
  
  Nicht die beste Antwort, aber ich weiß zumindest, dass ich schnell etwas bekomme, das die Anforderungen erfüllt.

  2 Jahre
• 
  

  Walter Paczkowski Guten Morgen,
  
  Ich bin fast zu dem Schluss gekommen, dass JMP kein BIBD erstellen kann – das scheinen so wenige zu sein
  Pakete können. Ihr Vorschlag eines „Brute Force“-Ansatzes könnte funktionieren. Es
  Das Schreiben eines Skripts erfordert einige Anstrengungen, kann aber interessant sein.
  
  Danke für den Vorschlag,
  
  Walt
  
  
  _____________________________________________________
  
  Am 21.9.2013 um 9:39 Uhr schrieb JMP Professional Network:

  2 Jahre
• 
  

  Sean Schubert Walter,
  
  Handelt es sich um ein Design, das Sie viele Male genau wie angegeben ausführen werden? Ich liebe eine Programmierherausforderung, aber es ist möglicherweise nicht einfach, diesen Algorithmus richtig hinzubekommen.

  2 Jahre

• Walter Paczkowski Hallo,
  
  Es würde viele Male ausgeführt werden, weshalb ich es nicht versuchen werde
  Ich selbst für einige Zeit. Ich benötige ein BIBD für verschiedene Marktforschungen
  Projekte. Der beste Weg von JMP wäre die Verwendung der SAS-Schnittstelle und
  das SAS-Makro %mktBIBD, um eines zu generieren (falls vorhanden).
  
  Danke noch einmal,
  
  Walt
  
  
  _____________________________________________________
  
  
  Am 22.09.2013 um 12:30 Uhr schrieb JMP Professional Network:

  
  

  2 Jahre
• 
  

  Brady Brady Hallo Walter,
  
  Derzeit können die Algorithmen von JMP nicht mit Sicherheit einen BIBD generieren. Ich werde jedoch einen alternativen Ansatz vorstellen, der in einigen Fällen funktioniert. (Zum Beispiel hat es bei mir und anderen wiederholt funktioniert, in dem Fall, den Sie oben beschrieben haben.)
  
  Die DOE-Entwickler von JMP denken ständig darüber nach, wie sie die DOE-Plattform in zukünftigen Versionen von JMP verbessern können. Kundenwünsche spielen bei ihren Entscheidungen eine große Rolle; Wenn Sie möchten, teilen Sie ihnen bitte Ihren Wunsch nach BIBD-Unterstützung mit unter: support@jmp.com
  
  In der Zwischenzeit hilft Ihnen dieser Ansatz vielleicht weiter. Auch hier keine Garantie, aber auf jeden Fall einen Versuch wert:
  
  * Rufen Sie den Custom Designer im DOE-Menü auf.
  
  * Erstellen Sie 13 kontinuierliche Faktoren, niedriges Niveau = 0, hohes Niveau = 1. (Dies ist wichtig für die Einschränkungen im nächsten Schritt.)
  
  * Fügen Sie 2 Einschränkungen hinzu: Summe(Faktoren) >=4; Summe(Faktoren) <=4. Geben Sie dazu „1“ für alle Koeffizienten ein, wählen Sie die entsprechende Ungleichung aus und geben Sie 4 auf der rechten Seite der Ungleichung ein. (Jedes Mal, wenn Sie eine Einschränkung hinzufügen möchten, klicken Sie auf die Schaltfläche „Einschränkung hinzufügen“, die angezeigt wird, wenn Sie das Rahmenfeld „Faktoreinschränkungen definieren“ erweitern.
  
  * Klicken Sie auf die Schätzbarkeit des Abschnitts von „Notwendig“ und ändern Sie ihn in „Wenn möglich“, sodass die Mindestdurchläufe 13 betragen. Wählen Sie diese minimale Anzahl an Läufen. (Bei Designs, bei denen Sie mehr Blöcke als Faktoren haben, ist dieser Schritt nicht erforderlich.)
  
  * Erstellen Sie das Design und runden Sie die Designpunkte auf ganze Zahlen (einige der Werte sind nicht ganz 0 oder 1).
  
  
  Prost und vielen Dank, dass Sie JMP verwenden!
  
  Brady

  2 Jahre

• Brady Brady Eine Fortsetzung zum oben Gesagten:
  
  Fahren Sie in Schritt 4 einfach fort und entfernen Sie den Intercept-Term vollständig (unabhängig davon, ob dies tatsächlich erforderlich ist oder nicht, es scheint die Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen; durch die Verwendung dieser Anpassung konnte ich in einem anderen Beispiel ein BIBD finden, bei dem ich versagt hatte Vor.)

  
  

  2 Jahre
• 
  

  Walter Paczkowski Hallo,
  
  Vielen Dank für die Hilfe hierzu. Ich werde es auf jeden Fall versuchen. Ich möchte
  Sehen Sie sich ein BIBD an, das zu JMP hinzugefügt wird, da es sich um ein gängiges Design in der Marktforschung handelt.
  
  Danke,
  
  Walt
  
  
  _____________________________________________________
  
  
  Am 23.09.2013 um 16:12 Uhr schrieb JMP Professional Network:

  2 Jahre

• Beatrice Blum Hallo Walt,
  
  Meine Erfahrung ist: Wenn SAS einen DoE-Auftrag erledigen kann, dann kann JMP ihn auch.
  Das Folgende sollte alle Ihre Bedürfnisse erfüllen.
  
  DoE – Individuelles Design
  Fügen Sie 1 kategorialen Faktor „Behandlung“ mit 13 Stufen hinzu
  Fügen Sie 1 Blockierungsfaktor „Block“ mit „4 Läufen pro Block“ hinzu.
  (Wichtig: Verwenden Sie stattdessen nicht „Gruppe läuft in zufälligen 4er-Block“. Dadurch wird das gleiche Design wie bei Bradys Ansatz generiert.)
  Anzahl der Läufe: Vom Benutzer angegeben: 52 (13 trt * 4 pro Block = 52 Gesamtläufe für JMP)
  Klicken Sie auf Weiter
  Tisch machen
  
  Überprüfen Sie die resultierende Tabelle mit Tabulate. Es ist ausgewogen. Und soweit ich sehen konnte, ist jedes Paar doppelt vorhanden (ich habe sie nicht alle überprüft), was Bradys Ansatz nicht liefert. Aber ich bin mir immer noch nicht sicher, ob mir hier etwas entgangen ist, denn Bradys Antworten sind in der Regel ausgezeichnet und ultimativ.
  
  Hoffe das hilft,
  Bea

  2 Jahre

• Brady Brady Hallo alle,
  
  Der Ansatz, den Beatrice erwähnt, ist der Ansatz, den ich ursprünglich versucht habe. Dieses Design ist in dem Sinne ausgewogen, dass jede Behandlung in der gleichen Anzahl von Blöcken erscheint, ein BIBD erfordert jedoch auch, dass jedes Behandlungspaar in der gleichen Anzahl von Blöcken auftritt.
  
  Aufgrund der Randomisierung, die dem Algorithmus zur Erstellung der benutzerdefinierten Designs innewohnt, hindert den 13-stufigen kategorialen Ansatz eigentlich nichts daran, ein BIBD zu erstellen, aber die Wahrscheinlichkeit, dass dies geschieht, scheint viel geringer zu sein als beim kontinuierlichen Ansatz. Ich (und einige andere, die sich damit befasst haben) haben noch kein BIBD mit dem kategorialen Ansatz erhalten (ob ich einen Blockierungsfaktor hinzugefügt habe oder einfach auf das Optionsfeld geklickt habe, um Läufe in Blöcken zu gruppieren), aber ich habe ein BIBD erstellt (für dieses Beispiel) jedes Mal mit dem kontinuierlichen Ansatz.
  
  Nachfolgend habe ich zu Vergleichszwecken drei repräsentative x`*x-Matrizen gezeigt. (Für die kategorialen Beispiele müssen Sie zunächst die Designtabelle aufteilen, um eine 13x13-Matrix zu bilden.)
  
  Entlang der Hauptdiagonalen sind alle Einträge 4. Das bedeutet, dass jeder der 13 Faktoren in 4 Blöcken vorkommt – unabhängig von der verwendeten Methode.
  
  Die nicht diagonalen Einträge zählen die Anzahl der Blöcke, in denen ein bestimmtes Faktorpaar vorkommt. Beachten Sie, dass es in den ersten beiden Beispielen Nullen, Einsen und Zweien außerhalb der Hauptdiagonale gibt. Dies bedeutet, dass einige Behandlungspaare in Nullblöcken, einige in einem Block und einige in zwei Blöcken auftraten. Der Entwurf ist nur dann ein BIBD, wenn alle nicht diagonalen Einträge gleich sind. Nur im dritten Fall haben wir also eine BIBD.
  
  Beispiel 1: x`*x-Matrix aus einem benutzerdefinierten Design mit 52 Läufen eines 13-stufigen kategorialen Faktors mit einem Blockierungsfaktor von 4 Läufen pro Block:
  [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]
  
  Beispiel 2: x`*x-Matrix aus einem benutzerdefinierten Design mit 52 Läufen eines 13-stufigen kategorialen Faktors unter Verwendung der Dialogschaltfläche „Gruppenläufe in zufällige Blöcke der Größe 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]
  
  
  Beispiel 3: x`*x-Matrix aus einem benutzerdefinierten Design mit 13 eingeschränkten Läufen von 13 kontinuierlichen Faktoren (wie weiter oben in diesem Thread beschrieben):
  [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]
  
  Ich hoffe das hilft!
  
  Prost,
  Brady

  2 Jahre

• Sean Schubert Ich kann mir vorstellen, die Standard-Designtabelle von JMP in Excel zu kopieren und dann die Einschränkungen in VBA zu programmieren, um die blockierte Ausführungsreihenfolge zu erhalten.
  
  Sobald es richtig eingerichtet war, erhielt ich jedes Mal, wenn ich F9 drückte, eine neue Ausführungsreihenfolge.

Betreff: Ausgewogenes unvollständiges Blockdesign auf JMP

Die LinkedIn-Seite ist nicht mehr verfügbar.Gibt es andere Ressourcen, die definieren, wie ein BIBD in JMP entwickelt werden kann?

Betreff: Ausgewogenes unvollständiges Blockdesign auf JMP

Hallo Brian,

Diese Frage tauchte vor einiger Zeit auf LinkedIn auf und wurde beantwortet ziemlich gute Antworten .

-Jeff