分散コンポーネントのカスタムデザインは大丈夫ですか？統計に関する質問があります：カスタム最適設計を使用して分散成分を推定することの長所と短所は何ですか？
たとえば、3〜4レベルの4つの名義因子があります。 すべての因子はランダムとして扱われ、すべての因子のREML分散成分を推定します。 （重要性のテストや固定効果モデルの適合には興味がありません。）完全な設計を使用するにはレベルの組み合わせが多すぎます。 カスタムデザインを使用して少数のレベルの組み合わせを選択し、このタイプの分析でOKを実行していますか？
ありがとう！
Re：カスタム設計は、分散コンポーネントに対しても大丈夫ですか？はい、データを収集して分散コンポーネントを推定するためのカスタム設計で問題ありません。実際、どの設計方法でも構いません。最適ではないかもしれませんが、それでも問題ありません。（正直なところ、応答の分散を推定するのに最適な設計に関する情報はありません。）
あなたのコメント、" 完全なデザインを使用するにはレベルの組み合わせが多すぎます。 「しかし、主な懸念が生じます。小さい設計は、効果が大きく、応答の標準偏差が小さい場合に、平均応答（平均の適合モデル）を推定するのに効率的かつ効果的です。分散および平均モデルを推定するには、さらに多くのデータが必要です。これは、固定効果とランダム効果の推定の大きな違いです。私が知っているすべての設計方法は、固定効果モデル用です。
サンプル数が少ない場合（ " それぞれ3〜4レベルの4つの名義因子があります。」）分散推定値の信頼区間は非常に広くなります。多くの場合、因子からゼロ以外の寄与がある場合でも、間隔にはゼロが含まれます。事実、スプレッドの安定した正確な推定値を得るには、さらに多くの観測値が必要です。
Re：カスタム設計は、分散コンポーネントに対しても大丈夫ですか？マーク、ありがとう。 カスタムデザインの効果の部分的な相関関係が分散成分の推定にとって問題になるかどうかは少し不確かでしたが、最適なデザインを聞いても大丈夫です。 私は、因子レベルの組み合わせが観察された回数のバランスをとるために、ラテンまたはユーデン広場、またはBIBDを検討していました。
デザインが小さすぎることに関しては、はい、その懸念もあります。 私の主な指標は自由度ですが、誰かが別の指標を知っているなら興味があります。
よろしく、
Paul_J
