Les conceptions personnalisées conviennent-elles aux composants de variance?J'ai une question statistique: quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation d'une conception optimale personnalisée pour estimer les composants de la variance?
Par exemple, j'ai quatre facteurs nominaux avec trois à quatre niveaux chacun. Tous les facteurs seront traités comme aléatoires et j'évaluerai les composantes de la variance REML pour tous les facteurs. (Je ne suis pas intéressé par les tests de signification ou l'ajustement d'un modèle à effet fixe.) Il y a trop de combinaisons de niveaux pour utiliser une conception complète. Utilisez-vous une conception personnalisée pour sélectionner un petit nombre de combinaisons de niveaux à exécuter correctement pour ce type d'analyse?
Merci!
Re: Les conceptions personnalisées sont-elles OK pour les composants de variance?Oui, la conception personnalisée convient à la collecte de données pour estimer les composantes de la variance. En fait, toute méthode de conception est OK. Ce n'est peut-être pas optimal, mais ce sera OK. (Honnêtement, je n'ai aucune information sur les plans qui sont optimaux pour estimer la variance de la réponse.)
Votre commentaire, " Il y a trop de combinaisons de niveaux pour utiliser une conception complète, "cependant, soulève la principale préoccupation. Les petits plans sont efficaces et efficients pour estimer la réponse moyenne (modèle d'ajustement de la moyenne) lorsque les effets sont importants et que l'écart-type de la réponse est faible. Vous avez besoin de beaucoup plus de données pour estimer la variance ainsi que le modèle moyen. C'est une grande différence entre l'estimation des effets fixes et les effets aléatoires. Toutes les méthodes de conception que je connais concernent le modèle à effets fixes.
Si vous ne disposez que de quelques échantillons (" J'ai quatre facteurs nominaux de trois à quatre niveaux chacun. "), Alors vos estimations de variance auront des intervalles de confiance très larges. Souvent, l'intervalle comprend zéro même s'il y a une contribution non nulle d'un facteur. Le fait est que vous devez avoir beaucoup plus d'observations afin d'obtenir une estimation stable et précise de l'écart.
Re: Les conceptions personnalisées sont-elles OK pour les composants de variance?Mark, merci. J'étais un peu incertain si la corrélation partielle des effets dans une conception personnalisée serait un problème pour les estimations des composantes de la variance, mais bon d'entendre que la conception optimale serait OK. J'avais envisagé un carré latin ou youden, ou BIBD pour équilibrer le nombre de fois où des combinaisons de niveaux de facteurs ont été observées.
Quant à la conception étant trop petite, oui, j'ai aussi cette préoccupation. Ma métrique principale est le degré de liberté, mais je serais intéressé si quelqu'un connaissait une autre métrique.
Cordialement,
Paul_J
