DOE 語彙の明確化<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />概念を完全に理解していないのではないかと考えているため、DOE 語彙について抱いていたしつこい懸念を無視することにうんざりしています。 エイリアシング、相関、交絡は多くの議論で出てきて、時には同じ意味で使われているようです。たとえば、JMP の DOE プラットフォームは、私が潜在的な設計を評価するときに広く使用する素晴らしい色相関マップを提供しますが、エイリアス マトリックスも備えています。 多くの場所で、主効果と 2 因子の交互作用の「交絡」という用語が使用されています。
私が最も頻繁に使用する用語である交絡の概念と重要性を理解しているので、たとえば RES III と RES V の設計の文脈で交絡が何であるかについての議論を求めているわけではありません。 私の質問は、これら 3 つの用語のそれぞれの正確な定義についてです。 私が言ったように、それらは同じものに対して異なる名前のように見えることがありますが、そうであるとは確信していません.
この点について説明をいただければ幸いです。 それらがすべて同じものである場合、なぜ使用する用語が異なるのでしょうか? そうでない場合は、各用語の正確な意味と使用法を理解する必要があります。
前もって感謝します。
Re: DOE 語彙の明確化
計画が直交している場合、効果の推定値は互いに無相関です。 計画が直交していない場合、部分的なエイリアシングが発生する可能性があります。この場合、効果の推定値の一部が相関しています。これらの推定値は、他の効果がモデルに含まれているかどうかに応じて変化し、結果の標準誤差が大きくなることがあります。両方がモデルにある場合の効果。 これは、要因 X1 と X3 が相関していることを意味するわけではありませんが (根本的な制約がない限り)、設計が選択された方法で、それらの効果の推定値が相関していることを意味します。 ほとんどの DOE の書籍では、効果の推定について議論する際に相関について言及していますが、インデックスを検索すると、エイリアシングや交絡が見られる可能性が高くなります。
まだ 2 つの異なるケースがあり、1 つは部分的なエイリアシングです。
- X1 と X3 の主効果推定値の間には相関関係があります。
- X1 と X3 の主効果推定値は部分的にエイリアスされています。
そして、完全なエイリアシング用の 1 つ:
- X1 と X3 の主効果推定値は完全に相関しています。
- X1 と X3 の主効果推定値は交絡しています。
- X1 と X3 の主効果推定値は完全にエイリアス化されています。
一部の作成者は独自の用語を好み、文脈によっては部分エイリアシングと完全エイリアシングを区別しません。 たとえば、古典的なスクリーニング計画では、直交または完全にエイリアス化された/交絡のみを扱っているため、そのような場合に「完全に」削除されることは珍しくありません。 ドキュメンテーション チームは、DOE ドキュメンテーションの最後の数バージョン (および今後のバージョン) で一貫性を維持するために懸命に取り組んできました。
Re: DOE 語彙の明確化繰り返しますが、交絡、エイリアシング、および相関は同じではありません。DOE を設定する場合、列の記号を乗算することができ、結果の記号は別の因子に使用できる別の列になります。したがって、その要素は新しい列によって「エイリアス」されます。たとえば、X1、X2、および X3 の間の 3 方向の交互作用はほとんどないと判断した場合、これら 3 つの因子の符号を乗算して列を設定し、その列を 4 番目の因子として使用します。
交絡とは、いくつかの列の符号がたまたま同じであることです。たとえば、トライアル マトリックスを設定するときに、交互作用列 X1X2 が X2X3X4 と同じ符号を持つ場合があります。言い換えれば、X1X2 の効果は X2X3X4 の効果から切り離すことはできません - それらは交絡しています。
相関関係は、2 つ (またはそれ以上) の要因が一緒に、または反対の経路で一緒に移動する傾向があるという点で異なります。相関関係は「原因と結果」を意味しないことに注意してください。相関関係にある 2 つ (またはそれ以上) の要因がそのように動く原因となる他の要因が存在する可能性があります。
Re: DOE 語彙の明確化私はおそらく私の質問をうまく述べていませんでした。 色の相関図は理解できますが、多くの場合、私が言及した 3 つの用語は、同じものを別の名前であるかのように使用されていることがわかりました。
具体的には、これら 3 つのステートメントはすべて、私が作成した可能性のあるデザインについて同じことを言っているのでしょうか?
1) X1 と X3 の間に相関関係がある
2) X1 と X3 の間に交絡がある
3) X1 と X3 がエイリアス化されている
投稿やドキュメントを読んでいると、同じ段落内でもこれらの用語が入れ替わっているのを時々見かけます。
Re: DOE 語彙の明確化以下は、2 水準連続因子のエイリアシング/交絡がどのように見えるかを示した図です。示されているように主効果の符号を掛けて、その交互作用に対応する符号を取得します。* =例として行 1 X1*X2 の場合。図でわかるように、各主効果は、上で述べたことを示す交互作用項の 1 つと完全に混同されています。 そのため、主効果とそれに対応する (色) 相互作用項の間に区別がないことを知っていると、モデルで相互作用項を確実に使用することはできません。
Re: DOE 語彙の明確化相関のカラー マップは、モデル内の効果とモデル内にない効果との関係に関するアイデアを提供しますが、応答に影響を与える可能性があります (エイリアス項)。 上記の DOE ガイドに加えて、次のブログをご覧ください。 JMPでの設計比較のための相関セルプロット
2 つの効果の交絡とは、2 つの効果を区別する方法がないことを意味します。 これらの効果を区別するためにフォローアップの実行が必要になるか、またはどの効果が無視できるかについて仮定を立てる必要があります。 これはエイリアシングとも呼ばれますが、私はこれを次のように考えています。満杯エイリアシング。 効果が直交しておらず、完全にエイリアシング/交絡していない部分的なエイリアシングを行うことができます (0 または 1 ではない相関のカラー マップのエントリを考えてみてください)。
エイリアス マトリックスは、モデルに含まれていない効果が効果の推定にバイアスをかける可能性がある度合いを反映します。 モデル内の効果に部分的なエイリアシングがある場合、効果推定の標準誤差は大きくなります。 このブログの詳細: http://blogs.sas.com/content/jmp/2014/06/05/what-is-an-alias-matrix/
物事を明確にするのに役立つことを願っています。
乾杯、
ライアン
Re: DOE 語彙の明確化これらの概念を単純化して考えると、次のようになります。
2 段階のワークフローが含まれます。
ステップ 1: 推定しようとする効果の中で、交絡とエイリアシングの存在について計画を評価します。 この動作とフレーズは同義だと思います。 「あなたは妊娠していますか/赤ちゃんを期待していますか?」と尋ねるようなものです...あなたがそうであるかそうでないかのどちらかです. つまり、いずれの設計も、少なくとも 1 つの効果に対して交絡/エイリアシングが存在するか、または存在しないかのいずれかです。 次に、答えがノーの場合。ストップ... 2 つの効果の間に相関関係はありません。 答えが「はい、この計画には交絡または相関関係があります」の場合。 その後、手順 2 に進みます。
ステップ 2: 次の論理的な問題は、どの効果がどの効果と混同またはエイリアス化されているかということです。 そして、これらの効果に関連するバイアスの程度は? そこで相関関係の出番です。 多くの人が相関図の JMP カラー マップを設計を評価するための優れた視覚的支援と考えるのはそのためです。 相関は、パラメータ推定値に関連する偏りの尺度です。
JMP のメイン メニューから起動した場合は、ソフトウェアの JMP バージョン 12 ネイティブ ヘルプにこれらの問題の説明があります。
ヘルプ -> ヘルプを検索し、検索フィールドに Design Evaluation Window と入力して、トピックの Design Evaluation Window を選択します。
Re: DOE 語彙の明確化私にとって、交絡、エイリアシング、および相関は同じではありません。DOE を設定する場合、列の記号を乗算することができ、結果の記号は別の因子に使用できる別の列になります。したがって、その要素は新しい列によって「エイリアス」されます。たとえば、X1、X2、および X3 の間の 3 方向の交互作用はほとんどないと判断した場合、これら 3 つの因子の符号を乗算して列を設定し、その列を 4 番目の因子として使用します。
交絡とは、いくつかの列の符号がたまたま同じであることです。たとえば、試行マトリックスを設定するときに、交互作用列 X1X2 が X2X3X4 と同じ符号を持つ場合があります。言い換えれば、X1X2 の効果は X2X3X4 の効果から切り離すことはできません - それらは交絡しています。
相関関係は、2 つ (またはそれ以上) の要因が一緒に、または反対の経路で一緒に移動する傾向があるという点で異なります。相関関係は「原因と結果」を意味しないことに注意してください。相関関係にある 2 つ (またはそれ以上) の要因がそのように動く原因となる他の要因が存在する可能性があります。
