La aleatoriedad en los factores de DOEEstoy diseñando un experimento de 3 factores con todos los factores continuos. Para uno de los factores (de mayor interés para predecir la respuesta), no puedo establecer los valores de los niveles. En su lugar, tengo que elegir entre una muestra de valores que están "cerca" del nivel deseado. Para un nivel dado de este factor, debería poder limitar el valor real dentro de aproximadamente el 5% del rango a través de los niveles. ¿Es eso lo suficientemente cerca como para considerarlo "establecido", o debería considerarse la aleatoriedad (en el diseño o el análisis)? Si este último, ¿cómo? ¿Existe una guía general sobre cuándo un factor puede considerarse conjunto frente a aleatorio? ¿Qué es? Si te fijas lo suficiente, cada configuración del factor del mundo real incluye algún componente de aleatoriedad.
Gracias
Re: Aleatoriedad en Factores DOEAh, esa es una buena idea. Gracias. ¿Por qué no pensé en eso?
Re: Aleatoriedad en Factores DOECreo que en su situación, no importa en la práctica que la configuración del factor objetivo tenga una pequeña cantidad de ruido al ejecutar el experimento. Una forma de verificar el impacto de la variación en la configuración del factor es usar las herramientas de evaluación de diseño en JMP.
Por ejemplo, generé un diseño de 3 factores en Diseño personalizado, y luego modifiqué una de las configuraciones de factor para tener un ruido aleatorio uniforme de +/- 5% alrededor de la configuración del factor. Aquí están los dos diseños.
La comparación de diseño de estos dos diseños muestra que son prácticamente iguales, en lo que respecta a sus propiedades estadísticas:
Re: Aleatoriedad en Factores DOEMark, gracias por la respuesta. Creo que no hice bien mi pregunta. Como ejemplo, tengo un factor que es una propiedad de mi unidad experimental, como la resistividad en masa. Es prácticamente imposible tener múltiples unidades experimentales con exactamente la misma resistividad en masa. Sin embargo, puedo recolectar una muestra de unidades experimentales que tienen una alta reactividad a granel y una muestra que tiene una baja reactividad a granel. El rango dentro de un nivel del factor de resistividad en masa es aproximadamente el 5% de la diferencia entre "alto" y "bajo".
La aleatorización de las ejecuciones y el cambio de la resistividad en masa entre las ejecuciones son fáciles, pero obtener múltiples muestras con exactamente la misma resistividad en masa es prácticamente imposible.
Re: Aleatoriedad en Factores DOECreo que posiblemente hay dos problemas en su pregunta, pero no puedo estar seguro.
La aleatoriedad en un experimento diseñado tiene que ver con la producción de una ejecución:
- Seleccionas aleatoriamente el tratamiento (condiciones) y la unidad experimental.
- Restablece todos los ajustes de factor antes de cada ejecución.
Si tienes un difícil de cambiar factor que es difícil o incluso imposible restablecer cada vez, entonces debe indicar ese hecho cuando especifique el factor (Cambios) en Diseño personalizado. Este cambio hace un experimento de parcela dividida .
Por otro lado, es posible que no tenga el control necesario para lograr la configuración del factor deseado. Si ese es el caso, simplemente actualice la tabla de datos para que el nivel del factor real reemplace el valor del diseño original.
