カテゴリー因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減こんにちは、
私の顧客は、新しい治療法が種に害を与えないようにしなければなりません。したがって、異なる処理（未処理、基本処理BT、および基本処理とA1、A2またはBを組み合わせた5つの他の処理）で種子を保存します（A1とA2を同時に使用することはできませんが、BT + A1、BT + A2、BT + C 、BT + A1 + C、BT + A2 + C）。さらに、テストしたい9種類の品種があります。ストレージ測定値は、治療後、6、12、18か月後です。
応答は、基本治療と比較して、焦点を合わせた2〜3治療で、長期にわたって同じように振る舞う必要があります。
現在、彼らはすべての組み合わせを取得するために、特にグラフビルダープロットですべての可能な測定値を見ることができるように、完全な要因計画を行っています。私は彼のテーブルを簡単に見ることができ、1900行を見ました。これは、4つの時点のそれぞれでの反復（2-4）の測定結果であり、多くの結果です。
目標は、現在の標準（未処理および基本処理）よりも種子に害を及ぼす場合、特に焦点を合わせた少数の処理について理解することです。実行回数を減らしても、少なくとも焦点を当てた治療についてはほとんどの情報が得られるのだろうか？
この問題を処理するための最良のアプローチは何ですか？2つの要因-主効果と相互作用効果を含む、6つのレベルと9つのレベルを持つ1つの要因-さまざまな9つのレベルと治療のための3つの要因（A1、A2、およびBの各アクティブ/非アクティブ、A1とA2を同時に）？または、いくつかの異なるアプローチ？そして、これにより、例えば 治療BT + A2および/またはBT + A1 + C？
おかげで、
マーティン
PS：彼らはその後、焦点を当てた治療の有無にかかわらず、種子に対する害の影響に違いがないことを結果が示すことを顧客に示さなければなりません
日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減更新Martinをありがとう。要因は次のとおりです。
- 7つのレベルでの治療
- 9レベルのバラエティ
- 4レベルの保管時間
種子の保存方法を理解する必要があります。たとえば、種子の大規模なバッチを処理x品種の56の組み合わせのいずれかで処理した後、この種子の大規模なバッチを保管し、種子のサンプルを各ストレージテスト時間？
SG、AA、およびCTの3つの応答があるようです。これらの各応答の複製と呼ばれるものについて、私たちは何を知っていますか？種子の同じサンプルで測定を繰り返しますか、それとも保管中の大きな種子のバッチからの異なる種子のサンプルで測定しますか？これらの測定値は何を表していますか？おそらくそれらは種子を発芽させており、結果として生じる植物の特性のいくつかの尺度ですか？
現在のテストプロセスを合理化する機会はどこにあるのでしょうか？治療x多様性相互作用効果のテストの組み合わせの数を減らしたいとは思わない。また、ストレージからサンプリングする時点の数を減らしたくありません。したがって、潜在的な節約は、4回（または2回）の反復測定が必要かどうかを理解するために、反復測定の数を減らし、この変動成分の相対サイズを理解することから得られる可能性があります。上記の質問とその匿名データへの回答が得られた場合は、適切なガイドを提供できます。また、メッセージに対する前回の返信から変更する動機に関する情報：情報を大幅に失うことなくこれを行う場合、テストの量を25％または50％削減することで、具体的なメリットは何ですか？
ベスト、
マルコム
日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減こんにちは、マルコム、そうします。一方、完全要因計画の詳細は次のとおりです。
異なる7つの治療法、4つの異なる間隔、9つの品種があります。
しかし、その特定の表には、各ケースに3つのテスト（SG、CT、AA）があります
各SGテストには4つの異なる実行が含まれます。
各CTまたはAAには2つの異なる実行があります。
日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減こんにちはマーティン、
次の方法を提案します。
- ユーザーが30回の実行を保存する場合、ユーザーにとっての意味についての詳細を試してみてください。最後の段落では、これは驚くべきことだと述べています。30回の実行を保存することは何を意味しますか（または1回の実行でも）？この質問に対する答えは、ユーザーの意欲を高めるのに役立ちます。
- データの匿名化バージョンを試してみてください。それにより、比較設計を使用して代替設計と現在の設計を比較し（さらに、データのモデルに基づいてデータをシミュレートし）、より効率的な設計代替で得られる情報の損失（存在する場合）を判断できます。
データの匿名化されたバージョンを取得できれば、ネストや制約付きランダム化など、あなたが言及する他の問題はより明確になります。
ベスト、
マルコム
日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減実行回数が私の理論と一致しないため、上記に加えて、顧客に現在の完全な要因計画を確認するために、詳細を尋ねます。日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減しょーた
彼らは、種子の安全性の結果を提供したいのです。彼らは、種子に対して行うことは何であれ、効果的であるだけでなく、種子の性能を損なわないことを確認したいと考えています。彼らが行うすべての統計は、1つの作物にあり、最大3から9種類です。最大6つの治療をテストしますが、そのうちの少なくとも1つは非常に重要であり、そのテスト治療（ベースおよび未治療）を行うべきではありません。
現在、彼らはすべての治療に対して完全階乗を行っているため、各品種の各治療は、治療後、6/12 /および18ヶ月後に直接テストおよび測定されます。したがって、タイムスタンプごとに2〜4回測定します。彼らは発芽を測定します。目標は、発芽がすべての品種と処理、特に特定の顧客に焦点を当てた処理に対して、ある時点で安定していることです。
彼らは現在、グラフィカルなアプローチだけで統計モデルを行いません。これがどのように見えるかの写真です：
特定の品種では、処理が作物種子の胚芽に害を与えることがわかります。他の人にとってはそうあるべきです。
データテーブルを詳しく調べることはできませんでしたが、1900を超える行があり、多くの列がありましたが、多くの説明情報（日付、バッチ、トリミングなど）または空のセルがパラメーターとしてなかったことがわかりました関与します。
完全な階乗は、タイムスタンプごとに2〜4回の測定と1回の繰り返しを伴う9x6設計であるように思われました。これはまだ合計で1900行にならないことを知っています....もう1つのポイントは、オペレーターをサポートするために、完全にランダム化されたセットアップではなく、1つの処理で複数の実行を行いたいということです。これにより、分割プロットが議論されます。そのためには、治療の適切な推定値を得るために、さらに多くの実行が必要になります。
いくつかのシナリオをテストし、最適な設計を行いました。しかし、これまで多くの純粋なカテゴリーデザインを使用したことがないため、品質については確信がありません。通常、継続的なプロセスパラメータも関与していました。
しかし、彼らが少なくとも9x6回2回の30回の実行を保存できれば、彼らにとって驚くべき繰り返し実行ができます。彼らはまた、結果の異なる表現について尋ねました。統計モデルとプロファイラーまたはカテゴリー分析について考えました。それについての何か？
おかげで、
マーティン
日時：カテゴリ因子を使用した完全要因シードセーフティDOEの削減こんにちはマーティン、
顧客が達成しようとしていることを視覚化するのが困難です。彼らが使用している現在の完全な階乗アプローチを詳細に説明できますか？要因、要因のレベル、適合しているモデル、および回答しようとしている質問は何ですか？彼らは、実験の総コストを削減したい以外に、現在の完全な階乗アプローチでどのような問題を抱えていますか？
おかげで、
マルコム
