분산 구성 요소에 대한 사용자 지정 디자인은 괜찮습니까?통계 질문이 있습니다. 분산 구성 요소를 추정하기 위해 사용자 지정 최적 설계를 사용하면 어떤 장단점이 있습니까?
예를 들어, 각각 3-4 개의 레벨을 가진 4 개의 공칭 요소가 있습니다. 모든 요인은 무작위로 취급되며 모든 요인에 대한 REML 분산 성분을 추정합니다. (중요도 테스트 나 고정 효과 모델 피팅에 관심이 없습니다.) 전체 디자인을 사용하기에는 너무 많은 레벨 조합이 있습니다. 이 유형의 분석에 대해 실행하기 위해 소수의 레벨 조합을 선택하기 위해 사용자 정의 설계를 사용하고 있습니까?
감사!
Re : 분산 구성 요소에 대한 사용자 지정 디자인이 가능합니까?예, 분산 성분을 추정하기 위해 데이터를 수집하기위한 사용자 지정 설계는 괜찮습니다. 실제로 모든 디자인 방법은 괜찮습니다. 최적은 아니지만 괜찮을 것입니다. (솔직히 응답 분산을 추정하기에 최적 인 디자인에 대한 정보는 없습니다.)
귀하의 의견 " 전체 디자인을 사용하기에는 레벨 조합이 너무 많습니다. "그러나 주요 관심사를 제기합니다. 작은 설계는 효과가 크고 반응의 표준 편차가 작은 경우 평균 반응 (평균의 적합 모형)을 추정하는 데 효율적이고 효과적입니다. 평균 모델뿐만 아니라 분산을 추정하기 위해 훨씬 더 많은 데이터가 필요합니다. 그것은 고정 효과의 추정과 랜덤 효과의 큰 차이입니다. 내가 아는 모든 디자인 방법은 고정 효과 모델을위한 것입니다.
샘플이 적은 경우 ( " 각각 3-4 개의 수준을 가진 4 개의 공칭 요소가 있습니다. ") 그러면 분산 추정치의 신뢰 구간이 매우 넓습니다. 요인의 기여도가 0이 아닌 경우에도 구간에 0이 포함되는 경우가 종종 있습니다. 사실, 스프레드의 안정적이고 정확한 추정치를 얻으려면 더 많은 관측 값이 있어야합니다.
Re : 분산 구성 요소에 대한 사용자 지정 디자인이 가능합니까?마크 고마워 사용자 지정 디자인에서 효과의 부분 상관 관계가 분산 성분 추정에 문제가 될지 확실하지 않지만 최적의 디자인이 좋다는 것을 듣는 것이 좋습니다. 요인 수준 조합이 관찰 된 횟수의 균형을 맞추기 위해 라틴어 또는 Youden 광장 또는 BIBD를 고려하고있었습니다.
디자인이 너무 작아서 그래도 걱정이 있습니다. 내 주요 측정 항목은 자유도이지만 다른 측정 항목을 알고 있다면 관심이있을 것입니다.
문안 인사,
Paul_J
