Caractère aléatoire des facteurs DOEJe conçois une expérience à 3 facteurs avec tous les facteurs continus. Pour l'un des facteurs (les plus intéressants pour prédire la réponse), je ne peux pas définir les valeurs des niveaux. Au lieu de cela, je dois choisir parmi un échantillon de valeurs qui sont "proches" du niveau souhaité. Pour un niveau donné de ce facteur, je devrais pouvoir limiter la valeur réelle à environ 5% de la plage entre les niveaux. Est-ce suffisamment proche pour considérer qu'il est "défini" ou faut-il prendre en compte le caractère aléatoire (dans la conception ou dans l'analyse)? Si ce dernier, comment? Existe-t-il des indications générales sur le moment où un facteur peut être considéré comme défini par opposition à aléatoire? Qu'Est-ce que c'est? Si vous regardez de plus près, chaque réglage de facteur du monde réel inclut une composante aléatoire.
Merci
Re: Aléatoire dans les facteurs DOEAh, c'est une bonne idée. Merci. Pourquoi n'y ai-je pas pensé?
Re: Aléatoire dans les facteurs DOEJe pense que dans votre cas, peu importe pratiquement, le réglage du facteur cible a un peu de bruit lorsque vous exécutez l’expérience. Une façon de vérifier l'impact de la variation des paramètres de facteur consiste à utiliser les outils d'évaluation de la conception dans JMP.
Par exemple, j'ai généré une conception à 3 facteurs dans la conception personnalisée, puis modifié l'un des paramètres de facteur pour avoir un bruit aléatoire uniforme de +/- 5% autour du paramètre de facteur. Voici les deux dessins
La comparaison des conceptions de ces deux conceptions montre qu'elles sont pratiquement les mêmes en ce qui concerne leurs propriétés statistiques:
Re: Aléatoire dans les facteurs DOEMark, merci pour la réponse. Je pense que je n'ai pas bien posé ma question. Par exemple, j'ai un facteur qui est une propriété de mon unité expérimentale, comme la résistivité globale. Il est pratiquement impossible d'avoir plusieurs unités expérimentales avec exactement la même résistivité globale. Cependant, je peux collecter un échantillon d'unités expérimentales ayant une résitivité globale "élevée", et un échantillon présentant une resitivité globale "faible". La fourchette dans un niveau du facteur de résistivité globale correspond à environ 5% de la différence entre "élevé" et "faible".
Il est facile de randomiser les analyses et de modifier la résistivité globale entre les analyses, mais il est pratiquement impossible d'obtenir plusieurs échantillons avec exactement la même résistivité globale.
Re: Aléatoire dans les facteurs DOEJe pense qu'il y a peut-être deux problèmes dans votre question, mais je ne peux pas en être sûr.
Le hasard dans une expérience conçue a à voir avec la production d'une analyse:
- Vous sélectionnez au hasard le traitement (conditions) et l'unité expérimentale.
- Vous réinitialisez tous les paramètres de facteur avant chaque exécution.
Si tu as un difficile de changer facteur qui est difficile voire impossible à réinitialiser à chaque fois, vous devez l'indiquer lorsque vous indiquez le facteur (Modifications) dans Conception personnalisée. Ce changement fait un expérience en parcelles divisées .
D'autre part, vous pourriez ne pas avoir le contrôle nécessaire pour obtenir le réglage de facteur souhaité. Si tel est le cas, mettez simplement à jour la table de données de sorte que le niveau de facteur réel remplace la valeur de conception d'origine.
