So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuHallo alle.
Ich habe einen vorhandenen Datensatz, der analysiert werden muss, aber der vorhandene Satz besteht aus einer 2-Ebenen-Matrix und einem Satz von drei "Mittelpunkten". Ich würde gerne die Reproduzierbarkeitsinformationen aus den drei Mittelpunkten nutzen, aber wenn ich sie einfach in die experimentelle Matrix einfüge, wird die Analyse aus dem Gleichgewicht gebracht (es gibt ein paar kategorische Faktoren in der ursprünglichen Matrix).
Gibt es einen gültigen Weg, dies zu tun?
Danke
Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuDie Organisation ist begeistert davon, Wiederholungsläufe bei den aktuellen Zielbedingungen als Teil des Experiments zu haben, aber sie scheuen sich, den Designraum zu erweitern, um einen 3-Stufen-Faktor aufzunehmen, der darin integriert werden soll, und mehrere Läufe bei den Randbedingungen durchzuführen. Ich hatte gehofft, die Dreifach-Mittelbedingung auszunutzen, um den Mangel an Wiederholungen an den Randbedingungen auszugleichen. Wie auch immer, das Schiff ist gesegelt und ich muss mich um das kümmern, was ich habe..!
¯\_(ツ)_/¯Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuAhh, gute Beobachtung! Was passierte, war, dass ein Paar kontinuierlicher Merkmale gruppiert und dann gemeinsam variiert wurden, um das System in Richtung zwei Extreme zu treiben. In diesem Fall wurden die beiden kontinuierlichen Parameter, die in einen Topf geworfen wurden, Salzgehalt und pH-Wert. Das zu charakterisierende System war ein Ionenaustauschharzbett, so dass eine Erhöhung des Salzgehalts und eine Verringerung des pH-Werts niedrigere Bindungsniveaus fördern würden. Eine Verringerung des Salzgehalts und eine Erhöhung des pH-Werts würden höhere Bindungsgrade fördern. Krümmung wird in diesem System nicht wirklich erwartet.
Vielleicht könnte ich die einzelnen Komponenten herausbrechen, aus denen jede der Kategorialen besteht, und sie auf diese Weise analysieren ...
Deine Meinung:
„Sie können die Wiederholungen der Mittelpunkte als Schätzung des mittleren quadratischen Fehlers verwenden. Wenn der Mittelpunkt die aktuellen Bedingungen sind, sind Replikationen davon als Schätzung der aktuellen Prozessvarianz tatsächlich ein interessanter Signifikanztest (ANOVA) für die anderen Faktoreffekte."
Klingt so, als würde es hier zutreffen. Die Mittelpunkte sind Mittelpunkte der Bedingungen für den Schritt.Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuDie Experimente wurden vor ein paar Jahren durchgeführt, daher ist es nicht wirklich möglich, mehr zu tun, um die Matrix auszufüllen, um ein schönes, ausgewogenes Design zu erhalten. Wenn ich nur die 3 Mittelpunktläufe einlege, erhalte ich immer noch eine entzifferbare Analyse, aber die Einbeziehung einer Mittelpunkteinstellung in die kategorialen Faktoren erzeugt eine dritte Ebene in der Analyse, die nicht genügend Informationen enthält (dh die einzigen Läufe mit dem kategorialen Mittelpunkt hat alles andere auch die mittlere Einstellung).
Ich hatte gehofft, ich könnte die Reproduzierbarkeitsinformationen aus der Gruppe der 3 Mittelpunktläufe nehmen und diese in die Analyse des 2-Ebenen-Matrixdesigns einspeisen, um die Ergebnisse der Analyse zu verbessern.Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzu@statmann Im Allgemeinen denken wir, dass Mittelpunkte nur für kontinuierliche Faktoren relevant sind, wie Sie darauf hinweisen. Aber man kann ein Design erstellen, das kontinuierliche UND kategoriale Faktoren UND Mittelpunkte hat. Wenn Sie über das Budget und die Ressourcen verfügen, besteht die übliche Konvention darin, dem Experiment Behandlungskombinationen hinzuzufügen, sodass jede Mittelpunktkombination kontinuierlicher Faktoren mindestens zweimal für JEDE Ebene der kontinuierlichen Faktoren ausgeführt wird. Diese Anordnung hält das Gleichgewicht und die Schätzung aller möglichen Effekte aufrecht, wenn beispielsweise ein vollfaktorielles Design ausgeführt wird ... aber wie man ziemlich schnell herausfindet, bläht sich die Größe des Designs ziemlich schnell auf.
Ein umsichtigerer, wirtschaftlicherer und effizienterer Ansatz wäre fast immer, optimale Designtechniken zu nutzen und das Design so auszubauen, dass es dem Problem entspricht, im Vergleich zu der oben zitierten Methode ... die das Problem im Grunde in das Design einfügt, weil " Nun, es ist im Classic-Katalog als einzige Möglichkeit, dies zu tun.
Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuMeine Kommentare. Es liegen nicht genügend Informationen zu Ihrem Experiment vor, aber hier sind einige Gedanken dazu. Wie können Sie Mittelpunkte mit kategorialen Faktoren haben? AFAIK, Mittelpunkte erfordern, dass alle Faktoren kontinuierlich sind, und für den Krümmungstest werden alle quadratischen Terme verwechselt. (Anmerkung: Ich habe Leute gesehen, die Ersatzmittelpunkte mit ein paar kategorialen Faktoren erstellt haben, aber das bedeutet normalerweise nur, die kategorialen Faktoren auf eine der beiden Ebenen zu setzen). Sie können die Wiederholungen der Mittelpunkte als Schätzung des mittleren quadratischen Fehlers verwenden. Wenn der Mittelpunkt die aktuellen Bedingungen sind, sind Replikationen davon als Schätzung der aktuellen Prozessvarianz tatsächlich ein interessanter Signifikanztest (ANOVA) für die anderen Faktoreffekte.
Betreff: So fügen Sie einem 2-Level-Datensatz eine Gruppe von Mittelpunkten hinzuObwohl unausgeglichene Designs nicht ideal sind, können sie dennoch analysiert werden. Legen Sie einfach die Daten mit den experimentellen Ergebnissen zusammen und analysieren Sie.
Andere mögliche Optionen:
Ignorieren Sie die Wiederholungen und reduzieren Sie die Stichprobengröße. Aber die Stichprobengröße ist tatsächlich wichtiger als die Ausgewogenheit. Das ist also keine gute Option.
Führen Sie zusätzliche Experimente durch, um ein ausgewogenes Design zu erhalten. Dieser Weg ist sinnvoll, wenn es möglich ist und sich der Ablauf vom ersten Versuchssatz zum neuen Satz nicht geändert hat. Sie können die zusätzlichen Läufe hinzufügen, indem Sie die Option Design erweitern in JMP verwenden.
