Crear modelos con el tiempo como factorHola,
Estoy realizando un experimento que analiza el momento de la alimentación y el momento de la cosecha (la cosecha se define como el final de la duración del cultivo o el final del experimento) para diferentes matraces de cultivo celular. Al diseñar mi DoE, me doy cuenta de que el momento de la cosecha me permite "hacer trampa" un poco con mis condiciones. Digamos que estoy mirando la viabilidad (salud celular, por así decirlo) si cosecho el día 14 frente al día 15. Cuando realizo mi experimento, en realidad puedo "cosechar" una pequeña muestra en D14 y así analizar cada condición para ambos puntos de tiempo (días 14 y 15). Esto me ahorrará # de condiciones, pero sé que puedo estar rompiendo ciertas suposiciones cuando JMP analiza cada condición por separado (no son eventos independientes verdaderos). Cuando trato de hacer un DoE, sé que JMP realmente sugiere tener condiciones separadas para la cosecha D14 vs D15 en lugar de simplemente analizar la misma condición en 2 puntos de tiempo.
¿Cuáles son las deficiencias de este método? Sé que hay algo llamado análisis de series de tiempo, pero nunca lo he usado y en este caso solo estamos viendo 2 puntos de tiempo.
Gracias
Re: Crear modelos con el tiempo como factorEl problema es la aleatorización, no el tiempo. Lo que estás haciendo no está mal. Lo que estás haciendo es diferente. JMP necesita saber sobre esa diferencia cuando diseña el experimento y cuando analiza los datos.
La razón es que, por defecto, JMP supone que restablece cada factor entre cada ejecución. Siempre comienzas de nuevo o desde cero. En su caso, los resultados en dos puntos de tiempo tuvieron el mismo punto de partida. Están correlacionados Si esa correlación no se tiene en cuenta, puede tener más errores de tipo I y errores de tipo II.
La respuesta es cambiar la definición de los factores para que sean "difíciles de cambiar". Luego puede definir el número de "parcelas completas". En su caso, está aleatorizando la mitad de las veces (es decir, obtiene un par de puntos de tiempo de cada condición), por lo tanto, ingrese n / 2 para el número de parcelas completas donde n es el número de carreras.
JMP guarda automáticamente la información en la tabla de datos para que el análisis sea correcto.
Re: Crear modelos con el tiempo como factorAdemás de la sugerencia de Mark (que es manejar esto como un diseño de parcela dividida, una aplicación muy útil), también podría tratar esas dos medidas como repeticiones dentro de las combinaciones de tratamiento. Las repeticiones podrían usarse para estimar un promedio y una varianza para las combinaciones de tratamiento. Cada una de esas Y podría analizarse de forma independiente. Tampoco hay nada de malo en tratarlos como dos Y siempre que tenga cuidado al interpretar el análisis cuantitativo (supuestos NID (0, varianza)). Vea qué tan bien se correlacionan (análisis multivariado).
