I progetti personalizzati sono OK per i componenti di varianza?Ho una domanda sulle statistiche: quali sono i pro e i contro dell'utilizzo di un design ottimale personalizzato per stimare i componenti di varianza?
Ad esempio, ho quattro fattori nominali con tre o quattro livelli ciascuno. Tutti i fattori verranno trattati come casuali e stimerò i componenti di varianza REML per tutti i fattori. (Non mi interessano i test di significatività o l'adattamento di un modello a effetti fissi.) Ci sono troppe combinazioni di livelli per usare un disegno completo. Utilizza un design personalizzato per selezionare un numero limitato di combinazioni di livelli da eseguire OK per questo tipo di analisi?
Grazie!
Ri: I progetti personalizzati vanno bene per i componenti di varianza?Sì, il design personalizzato è OK per la raccolta di dati per stimare i componenti di varianza. In effetti, qualsiasi metodo di progettazione è OK. Potrebbe non essere ottimale, ma andrà bene. (Onestamente non ho alcuna informazione su progetti che siano ottimali per stimare la varianza della risposta.)
Il tuo commento, " Esistono troppe combinazioni di livelli per utilizzare un design completo, "tuttavia, solleva la preoccupazione principale. I progetti di piccole dimensioni sono efficienti ed efficaci per stimare la risposta media (modello di adattamento della media) quando gli effetti sono grandi e la deviazione standard della risposta è piccola. Sono necessari molti più dati per stimare la varianza e il modello medio. Questa è una grande differenza tra la stima degli effetti fissi e gli effetti casuali. Tutti i metodi di progettazione che conosco sono per il modello a effetti fissi.
Se hai solo pochi esempi (" Ho quattro fattori nominali con tre o quattro livelli ciascuno. "), Quindi le tue stime di varianza avranno intervalli di confidenza molto ampi. Spesso l'intervallo includerà zero anche quando vi è un contributo diverso da zero da un fattore. Il fatto è che è necessario disporre di molte più osservazioni per ottenere una stima stabile e precisa dello spread.
Ri: I progetti personalizzati vanno bene per i componenti di varianza?Mark, grazie. Non ero sicuro che la parziale correlazione degli effetti in un progetto personalizzato sarebbe un problema per le stime dei componenti di varianza, ma è bello sapere che il progetto ottimale sarebbe OK. Avevo preso in considerazione un quadrato latino o Youden o BIBD per bilanciare il numero di volte in cui sono state osservate combinazioni di livelli di fattore.
Per quanto il design sia troppo piccolo, sì, ho anche quella preoccupazione. La mia metrica principale è il grado di libertà, ma sarebbe interessato se qualcuno conoscesse un'altra metrica.
Saluti,
Paul_J
