No estoy seguro de cómo ingresar medidas replicadas para modelar un DoEHola,
Espero que alguien me pueda ayudar con la siguiente pregunta.
He ejecutado un DoE de diseño personalizado con 3 factores (variables continuas) y 3 respuestas. El diseño aleatorio calculó 16 carreras. Debido a que mis datos son una variable de bit, he ejecutado este experimento 8 veces.
¿Cuál es la mejor manera de ingresar y modelar todos los datos disponibles? ¿Debo concatenar 8 tablas del diseño personalizado de 16 ejecuciones y luego ejecutar el modelo? Algunas de las ejecuciones en las que fallaron las réplicas, ¿cómo debo manejarlas?
Gracias,
Nuria
Re: No estoy seguro de cómo ingresar medidas replicadas para modelar un DoESi se excluyen las filas o se deja el valor de Y, tendrá el mismo resultado.
Re: No estoy seguro de cómo ingresar medidas replicadas para modelar un DoEHola, Mark,
Gracias por su respuesta. Es muy útil.
Para ejecutar el modelo de DoE, creé una tabla con la información de todas las réplicas, es decir, la estructura de 16 ejecuciones se repitió 8 veces y excluí las ejecuciones fallidas. ¿Cuáles son las implicaciones en los cálculos del modelo de hacer esto en lugar de dejar en blanco las respuestas para las ejecuciones fallidas?
Muchas gracias,
Nuria
Re: No estoy seguro de cómo ingresar medidas replicadas para modelar un DoEEl análisis asume que cada observación es una prueba experimental separada. Si el resultado de una ejecución se mide más de una vez, entonces se debe usar la medición promedio. De lo contrario, el error de medición sirve como error experimental. De hecho, tendrías dos niveles o efectos aleatorios.
En su caso, realmente replicó cada ejecución 7 veces, por lo que cada observación incluye el error aleatorio necesario para el modelado. Yo ingresaría las 8 carreras para cada tratamiento.
Las ejecuciones fallidas deben omitirse. Solo deja la respuesta como faltante en estos casos.
