두 개의 교차 차단 인자를 사용한 행-열 실험현장 실험에서 자주 발생하는 상황은 "일"과 "하루에 시간"과 같은 두 가지 교차 차단 요인, 예를 들어 하루에 4 개의 다른 시간 간격이있는 경우입니다. 이것은 소위 행 열 실험입니다. 7 개의 효과를 확인해야한다고 가정하면이 행 열 DOE는 JMP의 사용자 지정 디자이너와 어떻게 설정할 수 있습니까?
암사슴다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험두 가지 차단 요소를 사용하십시오.
다음은이 예제를 만드는 JSL 코드입니다.
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Blocking, 8, "Day" ),
Add Factor( Blocking, 2, "Time of Day" ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 0 ), Set Random Seed( 353 ),
Add Term( {1, 0} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Alias Term( {3, 1}, {4, 1} ), Set Sample Size( 32 ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험따라서 하루 중 4 시간 간격으로 레이블을 5 6 7 8 및 9 10 11 12 및 13 14 15 16으로 1 2 3 4로 바꿔야합니까? 그리고 표에서 Day 열은 1에서 4까지 정식으로 바꾼 다음 매일 1에서 4까지의 시간을 정돈합니다. 최종 DOE를 받았습니까?
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험흥미로운 상황이 있습니다. 하루 안에 시간 간격이 중첩되어 있기 때문에 하루 안에 시간 간격이 하루와 교차하는 방법이 없다고 주장 할 수 있습니다 이내에 일. 번호 매기기는 "의심스러운"것입니다. 시간 간격 (2 일)에 1-4, 1-4 코딩을 사용하면 소프트웨어는 1 일의 시간 간격 1을 2 일의 시간 간격 1과 "동일한"것으로 인식합니다. 시간 간격은 비슷하지만 동일 할 수는 없습니다. 나는 그것을 체계적이라고 부를 것이다. 나는 하루 안에 체계적인 패턴이 상호 작용을 조사하기에 충분히 가깝다고 주장 할 수 있거나, 그것이 완전히 동일하지 않다고 주장 할 수 있으므로 중첩됩니다. 하루의 시간 간격을 뒷받침 할 가설이 효과의 교차 특성을 정당화하기에 충분히 유사하다고 생각합니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험블록 레벨의 이름은 어느 쪽이든 작동합니다. 하루 중 레이블을 첫 번째, 두 번째로 변경하면 그런 다음, 레벨이 모델의 시간 효과에 대한 낮 요인에 내포되어 있음을 표시해야합니다.
블록 레벨의 순서는 편리합니다. 분석 할 필요는 없습니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험에 추가 @statman , 요일 및 시간 효과는 모델에서 임의 효과로 정의해야합니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험답변 감사합니다. 실제로 시간 수준은 낮 차단 요소에 중첩되어 있습니다. 하루 4 회만 가능하기 때문에 여러 날 (몇 차례의 런이 필요) 몇 가지 효과를 테스트해야하는 실험이지만, 하루 동안의 온도와 날씨 조건도 변경 될 수 있으므로 매일 블록이 필요합니다. 4 개의 서로 다른 시간 간격으로 나눌 수 있습니다 (각 시간 간격 조건은 +/- 안정된 것으로 가정)->이 중첩을 사용자 정의 디자인으로 표시하려면 어떻게해야합니까?
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험사용자 정의 디자인에서 중첩 또는 임의 효과를 표시 할 수 없습니다. 모형 맞춤 실행 대화 상자에서 모형을 수정합니다. 나중에 사용하기 위해 업데이트 된 모델을 데이터 테이블에 저장할 수 있습니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험적절한 분석의 핵심은 생성 한 모델입니다. 번호 매기기 mark 의 게시물은 중첩 (순차적, 비 반복적)에 효과적입니다.
블록의 개념은 블록 내에서 잡음 변수를 일정하게 유지하여 "인자 영향을 감지하는 정확도를 높이고" 허용하다 이러한 노이즈 변수를 블록 사이에서 변경하여 정밀도에 부정적인 영향을 미치지 않으면 서 추론 공간을 늘릴 수 있습니다. 일부 노이즈 변수가 블록 내에서 변경되는 상황에 처해 있습니다. 이것은 "이론적으로"블록 내 오류를 증가시켜 계수 효과 감지의 정확도를 떨어 뜨립니다. 블록을 다르게 선택할 수 있습니까? 주변 조건의 하루 변화가 하루보다 더 큽니까? 다른 옵션들 :
1. 주변 조건을 측정하고 해당 측정 값을 공변량 (예 : 이슬점)으로 처리
2. 실험 과정에서 중심점 처리 (현재 상태?) 또는 동일한 처리 조합을 사용하여 복제합니다. 이를 분석하고 통계적 테스트 (오류 추정)의 기초로이 복제 된 처리의 평균 제곱을 사용하십시오.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험이 공변량 접근법은 흥미 롭습니다! 전체 현장 실험에서 동일한 컨시 스턴트는 거의 불가능하므로 중심점 복제는 옵션이 아니며 일일 시간 간격 사이에 많은 양의 분석이있을 수 있습니다. 입력에 감사드립니다. 이제 Marc의 중첩 방식을 사용하여 7 가지 고정 효과로 DOE를 해결하려고합니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험내가 가진 또 다른 생각은, 하루 안에 4 개의 시간이 실제로 필요한가? 이것을 2로 줄 수 있습니까 (아침과 오후)? 더 효율적일 수 있습니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험또는 하루에 2 개의 기간을 무작위로 선택하고이를 임의의 효과로 취급하십시오.다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험나는 2 개의 시간이 많이 단순화 될 것이지만, 엔지니어들은 4 개의 시간 (하루 동안 일부 통제되지 않은 시간 변화가 예상 됨)으로 가기로 결정했고, 하루에 한 번씩 DOE를 실행하여 하루에 4 개의 실행 블록을 가지게되므로 총 테스트는 하루 종일 6 일이 걸립니다. 이 기간은 하루에 몇 개의 기간이 지정 되든 항상 임의의 효과라고 생각합니까?
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험기간 사이에 무엇이 바뀌고 응답에 영향을 미치는지에 대한 가설이 있다면 반드시 그 기간을 (적어도 체계적으로) 추적하십시오. 나에게 임의의 효과는 Shewhart가 할당 할 수없는 것입니다. 나는 당신이 그것을 체계적으로 샘플링한다면 그것을 할당 할 수 있다고 생각합니다 (그러나 모든 사람들이 나에게 동의하지는 않습니다). 어떤 변수가 포함되는지 이해하고이를 뒷받침 할 가설이 있다고 확신 할 때 종종 블록 및 블록 단위 효과를 할당합니다.다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험안녕하세요, 귀하의 소중한 의견을 읽어 주셔서 감사합니다. 랜덤 팩터 이슈에 대해 생각할 음식이 많으며 랜덤 / 할당 할 수없는 것과 체계적 / 할당 할 수있는 것에 대한 흥미로운 토론에 대한 훌륭한 정보는 흑백이 아닙니다. 주어진 기간 동안 불안정한 실험 조건을 나타내는 Shewhart 제어 차트의 부 자연스러운 변화와 같이 체계적 일 수 있지만 주어진 기간 동안 상황이 발생하는 경우 일정 간격 (일, 시간, 아마도 몇 분 ..)을 임의의 간격으로 생각합니다. . 실제로 실험 중에 온도, 수분, 작업자 변경 및 모델 반응에 영향을 줄 수있는 기타 제어 가능한 매개 변수와 같은 환경 적 영향을 모니터링해야합니다. 이러한 영향은 공변량으로 간주되며 잠재적 숨어있는 변수는 최종 모델에서 밀접하게 추적되고 채택됩니다. 관리도에서 체계적인 공변량 변동의 표시는 특정 DOE 효과와 공선 성이있을 때 특히 최종 모델을 망칠 수 있습니다. 비고 : 위의 다른 실험 공변량에서와 같이 공변량 효과로 "일"과 "시간"이 지정되어있는 DOE를 생성하는 것은 좋지 않습니까?
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험공변량에 대한 나의 생각 :
1. 추가 측정 오류를 고려해야합니다
2. 그것들은 조작되지 않기 때문에 인과 관계가 아닌 상관 관계의 증거 일 가능성이 높습니다. 또한 다중 공선 성 문제가 있습니다.
삼. 변수가 "방황"하더라도 각 처리에 대해 "값"을 선택해야합니다 (하나만 입력 할 수 있음). 공변량의 자연 변동과 비교하여 사용하는 값이 얼마나 대표적입니까?
4. 잠재적 지연 효과를 고려해야합니다
5. (각 공변량에 대해) 조작하려는 설계 요소에서 자유도를 포기하거나 분석을위한 자유도를 수용하기 위해 무작위 복제를 실행해야합니다.
6. 상호 작용 효과를 놓칠 수 있습니다.
7. 분석의 어느 시점에서나 고려할 수있는 공변량의 수에 제한이 있습니다.
8. 그들 곰팡내 나게 하다 연속 변수이므로 일 또는 시간과 같은 변수가 아닙니다 (IMHO).
공변량보다 실험 상황에서 노이즈를 처리하는 데 더 효과적이고 효율적인 방법이 많이 있다고 생각합니다. 블록 내에서 잡음이 다소 일정하고 블록 간 변경이 발생하는 블록 아이디어는 그룹 또는 큰 덩어리 동시에 다수의 소음 변수. 이것은 초기 조사 단계에서 매우 효율적입니다. 견고한 설계 및 프로세스를 위해서는 잡음 별 상호 작용을 할당하고 이해하는 것이 매우 중요합니다. 물론 분할 플롯 설계 및 교차 제품 배열은 영향력있는 노이즈 변수의 수를보다 구체적으로 식별 할 때 매우 유용합니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험강력한 DOE의 경우 잡음 요소 상호 작용 효과를 연구하는 것이 중요하지만 이러한 잡음 효과는 정확한 평가 및 모델링이 가능한 방식으로 신중하게 지정된 수준에서 DOE의 입력으로 채택되어야한다는 데 동의합니다. 공변량이 연속적인 이유를 모르겠습니다. 잘 알려진 교육청 전문가가 범주 형 공변량에 대한 성공적인 교육청 연구를 발표했음을 기억합니다. 또한 범주 형 공변량이 포함 된 DOE 제안서를 받았습니다. 여기에서 왜 효과가 없는지 모르겠지만 순수한 이론적 통계적 주장 (?) 일 수 있지만 DOE에서는 실용적이어야합니다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험미안, 이탤릭체로 곰팡내 나게 하다 공변량이 연속적이기 때문에 다른 옵션이 있음을 의미했습니다. 범주 형 변수 일지라도 ANCOVA에서는 연속적인 것으로 취급됩니다.
이게 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다 : " 이러한 노이즈 효과는 정확한 추정과 모델링이 가능하도록 신중하게 지정된 수준에서 DOE의 입력으로 채택되어야합니다. " RCBD를 사용하여 100 개 이상의 실험을 성공적으로 실행하여 잡음 별 상호 작용을 추정하고 잡음에 강한 요인 또는 요인 수준을 찾습니다.
당신이 당신의 마지막 코멘트에서 무엇을 잃고 있는지 확실하지 않습니까? 나는 나의 환영을 벗어났다고 생각한다.
다시 : 두 개의 교차 차단 요인으로 행 열 실험DOE 연구에서 # 실행은 최대 10-30이며, 목적은 효과를 최대 정밀도로 추정 할 수있는 방법을 실험을 설계하는 것입니다. 따라서 당신의 목표가 견고성이라면 잡음에 대한 정확한 평가가 필요합니다. 제어 인자는 중요하며 잡음 효과와 그 레벨을 신중하게 지정해야합니다. 따라서 처음에는 이러한 노이즈 요소를 알아야하며 실험실 실험에서는 제어 할 수 있습니다. 전계 효과에서는 거의 불가능하므로 실험 실행 중에 공변량으로 취하여 신중하게 모니터링해야합니다. 분석하기 전에 신중한 DOE 평가가 필요하기 때문에 상호 작용의 추정 방식이 가능한 많은 공선 성.
