Estoy considerando una situación de DOE en la que quiero bloquear las ejecuciones por día para tener en cuenta la variabilidad oculta entre días. Al mismo tiempo, la instalación de prueba no puede medir razonablemente el mismo número de ejecuciones cada día. Quieren medir tantos puntos como sea posible cada día. ¿Cómo maximizo el uso de la instalación cuando las cosas se están ejecutando al mismo tiempo que se bloquean las ejecuciones de manera estadísticamente válida? ¿Cuál es el mejor método para diseñar y analizar un experimento en estas condiciones?
Para la instalación, supongamos que si las cosas van mal, la cantidad de carreras en un día puede ser de solo 3 a 7, y si las cosas van bien, la cantidad de carreras en un día puede ser de 15 a 25. Mi pensamiento fue configurar los bloques con 15 carreras / día, entendiendo que alcanzaremos eso algunos días pero no otros.
Creo que este escenario se conoce como un diseño de bloque incompleto no equilibrado, o un diseño de modelo mixto, y el método de análisis apropiado sería Skillings-Mask Test, que solo está disponible en JMP Pro. ¿Es este el método más estadísticamente correcto? ¿Cuáles son mis opciones si solo tengo JMP básico?
