Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosHola,
mi cliente tiene que asegurarse de que los nuevos tratamientos no dañen las semillas. Por lo tanto, almacenan semillas con diferentes tratamientos (sin tratamiento, tratamiento base BT y otros 5 tratamientos que combinan el tratamiento base con A1, A2 o B (mientras que A1 y A2 no pueden ser al mismo tiempo significa BT + A1, BT + A2, BT + C , BT + A1 + C, BT + A2 + C). Tienen además 9 variedades diferentes en las que quieren probar. Las medidas de almacenamiento son después del tratamiento y después de 6, 12 y 18 meses.
La respuesta debería comportarse de la misma manera con el tiempo para los 2-3 tratamientos enfocados en comparación con los tratamientos básicos y lo mejor para los no tratados.
Actualmente hacen un diseño factorial completo para obtener todas las combinaciones y especialmente para poder ver todas las medidas posibles en una gráfica de generador de gráficos. Pude ver brevemente su tabla y vi 1900 filas, que es mucho y resulta de mediciones en réplicas (2-4) en cada uno de los 4 puntos de tiempo.
El objetivo es comprender especialmente los pocos tratamientos enfocados si dañan más las semillas que el estándar actual (tratamiento no tratado y base). Me pregunto si podríamos obtener menos carreras y aún tener la mayoría de la información al menos para los tratamientos en foco.
¿Cuál sería su mejor enfoque para manejar este problema? dos factores, uno con 6 y otro con 9 niveles, incluidos los efectos principales y el efecto de interacción, O 1 factor con 9 niveles para variedad y 3 factores para el tratamiento (A1, A2 y B, cada uno activo / no activo, con una combinación no permitida de A1 y A2 al mismo tiempo)? ¿O algún enfoque diferente? ¿Y esto permite una información máxima para, por ejemplo, Tratamiento BT + A2 y / o BT + A1 + C?
Gracias,
Martín
PD: luego deben mostrar a los clientes que los resultados muestran que no hay diferencia en el efecto del daño en las semillas con o sin el tratamiento enfocado
Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosGracias por la actualización Martin. Parece que los factores son:
- Tratamiento con 7 niveles.
- Variedad con 9 niveles.
- Tiempo de almacenamiento con 4 niveles
Necesitaremos comprender cómo se almacenan las semillas, por ejemplo, si un lote grande de semillas se trata con una de las 56 combinaciones de Tratamiento x Variedad, este lote grande de semillas se almacena y se selecciona una muestra de semillas del lote para cada tiempo de prueba de almacenamiento?
Parece haber tres respuestas: SG, AA y CT. ¿Qué sabemos sobre lo que llaman las réplicas para cada una de estas respuestas? ¿Son mediciones repetidas en la misma muestra de semillas o son mediciones en una muestra diferente de semillas del lote más grande de semillas almacenadas? ¿Qué representan estas medidas? ¿Presumiblemente están germinando las semillas y son algunas medidas de las características resultantes de la planta?
Todavía me pregunto dónde está la oportunidad de racionalizar su proceso de prueba actual. Dudo que quieran reducir el número de combinaciones de prueba para los efectos de interacción Tratamiento x Variedad. Tampoco querrán reducir la cantidad de puntos de tiempo que toman de muestra del almacenamiento. Por lo tanto, el ahorro potencial puede provenir de la reducción del número de mediciones repetidas y la comprensión del tamaño relativo de este componente de varianza para comprender si se necesitan 4 (o 2) mediciones repetidas. Si puede obtener respuestas a las preguntas anteriores y sus datos anónimos, podremos guiarlos adecuadamente. También la información sobre la motivación para cambiar de mi respuesta anterior a su mensaje: ¿qué beneficio específico obtienen al reducir la cantidad de pruebas en, por ejemplo, un 25% o un 50% si lo hicieran sin una pérdida significativa de información?
Mejor,
Malcolm
Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosHola Malcolm, lo hare. Mientras tanto, aquí hay más detalles sobre el diseño factorial completo:
Existen diferentes 7 tratamientos, 4 intervalos diferentes y 9 variedades.
Pero también, en esa tabla en particular tenemos 3 pruebas para cada caso (SG, CT, AA)
Cada prueba SG incluye 4 corridas diferentes.
Cada CT o AA tiene 2 carreras diferentes:
Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosHola martin,
Sugiero lo siguiente como un camino a seguir:
- Intente obtener más detalles sobre lo que significa para los usuarios si ahorraran 30 carreras; su último párrafo dice que esto sería increíble. ¿Qué significa para ellos guardar 30 carreras (o incluso 1 carrera)? La respuesta a esta pregunta debería ayudar a motivar mejor a sus usuarios.
- Intenta obtener una versión anónima de sus datos. Con eso podríamos comparar diseños alternativos frente a su diseño actual utilizando diseños de comparación (e incluso simular datos basados en el modelo de sus datos) para determinar qué pérdida de información (si la hay) se obtiene con una alternativa de diseño más eficiente.
Los otros problemas que mencione, como la anidación o la aleatorización restringida, se aclararán si podemos obtener una versión anónima de sus datos.
Mejor,
Malcolm
Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosLe pediré al cliente más detalles además de lo anterior para asegurarme de su diseño factorial completo actual ya que el número de corridas no coincide con mi teoría.Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricos @ malcolm_moore1
Quieren proporcionar resultados de seguridad para las semillas. Quieren asegurarse de que lo que hagan en las semillas no solo sea eficaz, sino que no perjudique el rendimiento de la semilla. Cada estadística que hacen es en un cultivo y suben entre 3 y 9 variedades. Probaron hasta 6 tratamientos y al menos uno de ellos es muy importante y no deberían usar esos tratamientos de prueba (base y sin tratamiento).
Actualmente hacen factorial completo para todos los tratamientos, por lo que cada tratamiento para cada variedad se probará y medirá directamente después del tratamiento, después de 12/12 y 18 meses. Por lo tanto, hacen 2-4 mediciones por marca de tiempo. Miden la germinación. El objetivo es que la germinación sea constante en los puntos temporales y para todas las variedades y tratamientos, pero especialmente el tratamiento enfocado para un cliente específico.
Actualmente no tienen un modelo estadístico, solo un enfoque gráfico. Aquí hay una imagen de cómo se vería esto:
Usted ve que para una cierta variedad los tratamientos dañan el germinarion de las semillas del cultivo. Para otros es como debería ser.
No pude profundizar en la tabla de datos, pero vi que había> 1900 filas, también tenían muchas columnas pero con mucha información descriptiva (fecha, lote, recorte, ...) o celdas vacías, ya que esos parámetros no eran ' t involucrado.
El factorial completo parecía ser un diseño de 9x6 con 2-4 mediciones por marca de tiempo y una repetición. Sé que esto aún no suma hasta 1900 filas ... Otro punto es que para el soporte de los operadores quieren tener múltiples ejecuciones con un tratamiento y no una configuración completamente aleatoria. Esto trae una trama dividida en discusión. Para eso necesitarían aún más carreras para tener una estimación adecuada de los tratamientos.
Probé algunos escenarios y con un diseño óptimo. Pero no estoy seguro acerca de la calidad ya que no he usado muchos diseños categóricos puros hasta ahora. Por lo general, también he tenido parámetros de proceso continuo involucrados.
Sin embargo, si pudieran ahorrar, digamos 30 carreras de esas al menos 9x6 veces 2 con carreras repetidas, eso sería increíble para ellos. También preguntaron sobre las diferentes representaciones del resultado. Pensé en un modelo estadístico y el perfilador o un análisis categórico. ¿Alguna idea sobre eso?
Gracias,
Martín
Re: Reduzca el factorial completo de seguridad de semillas DOE con factores categóricosHola martin,
Tengo dificultades para visualizar lo que su cliente está tratando de lograr. ¿Puede describir el enfoque factorial completo actual que están utilizando con más detalle, por favor? ¿Cuáles son los factores, los niveles de los factores, el modelo que están ajustando y las preguntas que intentan responder? ¿Qué problemas tienen con el enfoque factorial completo actual además de querer reducir el costo experimental total?
Gracias,
Malcolm
