연속 대 불연속 숫자 요인예를 들어 특정 범위에서 요인에 대한 최대 응답을 찾을 때; 총 DNA 100ug ~ 400ug, 그렇게 하기 위한 더 정확하고 효율적인 방법은 무엇입니까(더 높은 전력은 적게 실행)?
- 요인을 2승(X1*X1)의 연속 요인으로 지정합니다.
- 3단계(100, 250, 400)에서 불연속 숫자로 할당
과거에는 항상 옵션 A를 실행했지만 디자인 분석 중에 X1*X1에 대해 얻는 파워는 주 효과 및 2차 상호 작용(0.8 이상)에 비해 상당히 낮기 때문에(~0.4) 이 옵션을 선택하는 조수입니다. 이 개념이 틀렸습니까?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다,
Re: 연속 대 불연속 숫자 인수우선, 실험 설계(처리 세트)는 다음을 수행합니다. ~ 아니다 추정의 정확성에 영향을 미칩니다. 즉, 추정치(모수 또는 응답)의 편향은 설계에 따라 달라지지 않습니다. 추정치의 편향은 모델의 형태에 따라 다릅니다.
둘째, 디자인은 추정치의 분산에 영향을 미칩니다. 이 효과는 차례로 힘에 영향을 미칩니다. 추정치의 분산이 증가하면 검정력이 감소합니다.
셋째, 힘은 모델의 편향과 관련이 없습니다. 검정력은 제2종 오류를 범하지 않을 확률로 정의됩니다. 대립 가설(모수가 0이 아님)이 참인 경우에만 가능합니다. 검정력은 효과 크기, 응답 분산, 표본 크기(실제 DF) 및 유의 수준에 따라 달라집니다. 낮은 검정력은 실제 효과(0이 아님)가 통계적으로 유의미하다는 것을 발견할 가능성이 낮다는 것을 의미합니다.
모델이 적합해진 후 새로운 관찰을 통해 독립적으로 검증되기 전까지는 모델을 신뢰하지 않습니다. 두 가지 조건, 즉 원하는 결과를 제공할 것으로 예측되는 조건과 끔찍한 결과를 예측하는 또 다른 조건을 테스트하는 것이 좋습니다. 일반적으로 그런 식으로 모든 결과를 잘 예측하는 모델을 신뢰할 수 있습니다.
참고로 디자인을 비교할 때 주의하십시오. 실행 횟수, 모형 항 등을 변경하는 JMP의 자동 작업을 무시하는 데 주의를 기울인 경우 연속 요인과 숫자 불연속 요인을 사용한 검정력에 큰 차이가 없었습니다. 나는 당신이 관찰한 힘이 틀렸다고 말하는 것이 아닙니다. 비교할 수 없는 전력 값을 얻는 것이 쉽다는 말일 뿐입니다.
Re: 연속 대 불연속 숫자 인수감사합니다 마크,
이해를 돕기 위해 X1*X1이라는 용어의 힘이 낮다는 것은 JMP가 프로파일러를 사용할 때 라인에 정확하게 맞지 않을 가능성이 높다는 의미입니까? 예를 들어, 15회 연속 요인 하나는 주효과에 대해 0.827, 항에 대해 0.39를 제공합니다. 적합 모델과 프로파일러를 사용하여 결과를 분석할 때 JMP에 결과를 최대화하도록 요청했고 내가 얻은 대답은 300이었습니다. , 믿어도 될까요? (또는 테스트된 지점 0, 250 및 400 사이의 다른 결과).
3 또는 4 수준의 불연속 숫자 및 15 실행은 0.946의 검정력을 제공합니다. 훨씬 더 나은 옵션입니까?
Re: 연속 대 불연속 숫자 인수큰 차이는 없을 것입니다. 모형을 지정하면 JMP가 수준을 선택하거나 사용자가 수준을 지정하면 JMP가 항을 선택합니다. 연속 요소는 사용자 정의 디자이너에게 더 많은 자유(레벨에 대한 제한 없음)를 제공하므로 더 나을 수 있지만 많이는 아닙니다. 이산 수치 요인은 수준을 고정하고 설계 최적화에 필요한 추가 항은 추정 가능성을 '가능한 경우'로 설정하므로 검정력 계산에서 다르게 계산됩니다. I. 당신이 직접 그것을 시도하는 것이 좋습니다. 두 가지 방식으로 실험을 설계하고 평가 정보를 검토합니다. 공정한 비교인지 확인하십시오(런 수, 최적 기준, 모델 용어 및 추정 가능성 등).
거듭제곱인 항에 대한 검정력은 항상 1차 항 및 2요인 상호 작용에 대한 검정력보다 훨씬 낮습니다. 이러한 항에 대해 높은 검정력을 달성하려면 더 이상 경제적이지 않은 많은 실행이 필요할 수 있습니다.
