Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosUna situación que se encuentra con frecuencia en los experimentos de campo es donde hay dos factores de bloqueo cruzado, por ejemplo, "día" y "hora del día", por ejemplo, 4 intervalos de tiempo diferentes en un día. Este es un experimento llamado fila-columna. Supongamos que uno tiene que verificar 7 efectos, ¿cómo se puede configurar este DOE de fila-columna con el diseñador personalizado en JMP?
GAMARe: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosUse dos factores de bloqueo:
Aquí está el código JSL para hacer este ejemplo ilustrativo:
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 )}
);Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosEntonces, durante 4 intervalos de tiempo / día en la hora del día, ¿tengo que girar las etiquetas 5 6 7 8 y 9 10 11 12 y 13 14 15 16 a 1 2 3 4? Y en la tabla, la columna Día debe ordenarse de 1 a 4 y luego, en cada bloque de día, ordenar Tiempo en los Días 1 a 4 ¿obtuve el DOE final?
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosTienes una situación interesante. Se podría argumentar que no hay forma de que los intervalos de tiempo dentro de un día se crucen con el día porque los intervalos de tiempo dentro del día están anidados dentro día. Entonces la numeración es "en cuestión". Cuando utiliza la codificación 1-4, 1-4 para los intervalos de tiempo (durante 2 días), el software reconoce que el intervalo de tiempo 1 para el día 1 es "idéntico" al intervalo de tiempo 1 para el día 2. Si bien el intervalo de tiempo es similar, no puede ser idéntico. Yo lo llamaría sistemático. Podría argumentar (en ambos sentidos) que el patrón sistemático dentro del día es lo suficientemente similar para investigar la interacción o podría argumentar que definitivamente no es lo mismo, por lo tanto, está anidado. Creo que es extremadamente importante que tenga hipótesis para respaldar que los intervalos de tiempo dentro del día sean lo suficientemente similares como para justificar la naturaleza cruzada de los efectos.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosEl nombramiento de los niveles de bloque funcionará de cualquier manera. Si cambia las etiquetas para que la hora del día signifique primero, segundo. y así sucesivamente, debe indicar que el nivel está anidado en el factor de día para el efecto de hora del día en el modelo.
El orden de los niveles de bloque es una conveniencia para usted. No es necesario para el análisis.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosAñadiendo a @statman , los efectos del día y la hora del día probablemente deberían definirse como efectos aleatorios en el modelo.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosGracias por responder. De hecho, los niveles de hora del día están anidados en el factor de bloqueo del día; es un experimento en el que se deben probar varios efectos (se requieren bastantes carreras) durante varios días porque solo son posibles 4 carreras / día, sin embargo, también durante un día la temperatura y las condiciones climáticas pueden cambiar, por lo que cada día el bloque necesita para dividirse en 4 intervalos de tiempo diferentes (en cada intervalo de tiempo se supone que las condiciones son +/- estables) -> ¿cómo indico este anidamiento en un diseño personalizado?
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosNo puede indicar anidamiento o efectos aleatorios en el diseño personalizado. Modifica el modelo en el cuadro de diálogo de inicio Ajustar modelo. Puede guardar el modelo actualizado en la tabla de datos para usarlo en el futuro.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosLa clave para un análisis adecuado es el modelo que cree. La numeración en @markbailey La publicación funcionaría para anidar (secuencial, no repetitiva).
El concepto de un bloque es "teóricamente" para mantener las variables de ruido constantes dentro del bloque, aumentando así la precisión de la detección de efectos de factores y permitir (o manipular) esas variables de ruido para que cambien entre bloques, aumentando así el espacio de inferencia sin afectar negativamente la precisión. Se encuentra en una situación en la que algunas de las variables de ruido están cambiando dentro del bloque. Esto "teóricamente" aumentará el error dentro del bloque reduciendo la precisión de la detección de los efectos del factor. ¿Puedes elegir tus bloques de manera diferente? ¿La variación en el día dentro de las condiciones ambientales es mayor que entre días? Algunas otras opciones:
1) Mida las condiciones ambientales y trate esas mediciones como una covariable (por ejemplo, punto de rocío)
2) Use un tratamiento de punto central (¿condiciones actuales?) O tal vez una combinación de tratamiento idéntica para replicar en el transcurso del experimento. Analice esto y use el cuadrado medio de este tratamiento replicado como base para las pruebas estadísticas (estimación de error).
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzados¡Este enfoque covariable es interesante! En todo el experimento de campo, son casi imposibles concitones idénticos, por lo que la replicación del punto central no es una opción y también puede haber mucha variación entre los intervalos de tiempo diarios. Gracias por las entradas, ahora intentaré elaborar un DOE con siete efectos fijos utilizando el enfoque de anidamiento de Marc.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosSolo otro pensamiento que tuve, ¿realmente necesitas 4 períodos de tiempo dentro del día? ¿Podría reducir esto a 2 (mañana y tarde)? Esto podría ser más eficiente.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadoso seleccione al azar 2 períodos de tiempo dentro del día y trátelo como un efecto aleatorio.Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosEstoy totalmente de acuerdo, 2 períodos de tiempo se simplificarían mucho, sin embargo, los ingenieros decidieron optar por 4 períodos de tiempo (se espera una variación de tiempo bastante incontrolada durante un día) y hacer que se ejecute un DOE por cada uno, por lo que se ejecutarán 4 pruebas por día. Toma 6 días completos. Creo que este período de tiempo siempre es un efecto aleatorio, sin importar cuántos períodos / día se especifiquen.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosSi tiene hipótesis sobre lo que está cambiando entre los períodos de tiempo y por qué afectaría la respuesta, entonces haga un seguimiento de esos períodos de tiempo (al menos sistemáticamente). Para mí, un efecto aleatorio es lo que Shewhart llamaría no asignable. Creo que si lo muestras sistemáticamente, puedes asignarlo (pero no todos estarían de acuerdo conmigo). A menudo asigno los efectos de bloqueo y bloqueo por factor cuando estoy seguro de entender qué variables están involucradas y tengo hipótesis para respaldarlas.Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosHola statman, ¡genial leer tus valiosos comentarios! Hay mucho que pensar sobre el tema del factor aleatorio y, como tal, un gran aporte para discusiones interesantes sobre lo que es aleatorio / no asignable y lo que es sistemático / asignable, no es blanco y negro. Considero que la variación de tiempo dentro de un cierto intervalo (día, horas, tal vez incluso minutos ...) es aleatoria cuando en un período de tiempo determinado las cosas ocurren fuera de nuestro control, aunque pueden ser sistemáticas, como la variación no natural en los cuadros de control de Shewhart que indican condiciones experimentales inestables. . De hecho, es necesario, durante el experimento, monitorear los efectos ambientales como la temperatura, la humedad, los cambios del operador y otros parámetros incontrolables que pueden tener un impacto en las respuestas del modelo; estos efectos se consideran covariables, posibles variables de acecho que se seguirán de cerca y se abordarán en el modelo final; La indicación de una variación covariable sistemática en los gráficos de control puede estropear el modelo final particularmente cuando hay colinealidad con los efectos DOE especificados. Observación: ¿no sería una idea generar un DOE con "día" y "hora del día" especificados como efectos covariables como para las otras covariables experimentales anteriores?
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosMis pensamientos sobre covariables:
1) Debe considerar errores de medición adicionales.
2) Como no se manipulan, esto es más probable evidencia de correlación, no causalidad. Además, tiene problemas de multicolinealidad.
3) Debe elegir qué "valor" poner para cada tratamiento a pesar de que las variables están "deambulando" (solo puede poner uno). ¿Qué tan representativos son los valores que usa en comparación con la variación natural de la covariable?
4) Los posibles efectos de retraso deben ser considerados
5) Debe renunciar a un grado de libertad de los factores de diseño que está manipulando (para cada covariable) o ejecutar réplicas aleatorias para acomodar los grados de libertad para el análisis.
6) Es probable que se pierda los efectos de interacción.
7) Está limitado en el número de covariables que puede considerar en cualquier punto del análisis.
8) Ellos debe ser variables continuas, por lo que no variables como el día o la hora del día, en mi humilde opinión.
Hay una serie de lo que creo que son medios más efectivos y eficientes para manejar el ruido en situaciones de experimento que las covariables. La idea de un bloque, donde el ruido es algo constante dentro del bloque y los cambios entre bloques te permiten grupo o pedazo Una serie de variables de ruido simultáneamente. Esto es muy eficiente en las primeras etapas de la investigación. Para un diseño y procesos robustos, es extremadamente importante poder asignar y comprender las interacciones de ruido por factor. Por supuesto, los diseños de parcelas divididas y las matrices de productos cruzados también son bastante útiles cuando ha identificado más específicamente el número de variables de ruido influyentes.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosEstoy de acuerdo en que para un DOE robusto es importante estudiar los efectos de interacción del factor de ruido, pero estos efectos de ruido deben tomarse como entradas en el DOE a niveles cuidadosamente especificados de la forma en que es posible una estimación y modelado precisos. No veo una razón por la cual las covariables deben ser continuas. Recuerdo que un conocido experto del DOE presentó un exitoso estudio del DOE con covariables categóricas. También recibí algunas propuestas del DOE con covariables categóricas. No sé por qué no funcionaría aquí, pueden ser argumentos estadísticos teóricos puros (?), Pero en DOE uno debe ser pragmático.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosLo siento, mi cursiva debe para covariables ser continuo significaba que hay otras opciones. Incluso como variables categóricas, se tratan como continuas en ANCOVA.
No estoy seguro de lo que quieres decir con esto: " estos efectos de ruido deben tomarse como entradas en el DOE a niveles cuidadosamente especificados de la forma en que es posible una estimación y modelado precisos ". He realizado> 100 de experimentos con éxito utilizando RCBD para estimar las interacciones de ruido por factor y encontrar factores o niveles de factores que son robustos al ruido.
¿No estás seguro de lo que estás insinuando de tus últimos comentarios? Supongo que he superado mi bienvenida.
Re: Experimento fila-columna con dos factores de bloqueo cruzadosEn los estudios del DOE, la mayoría de las ejecuciones son de 10 a 30, el propósito es diseñar experimentos de manera tal que los efectos se puedan estimar con la máxima precisión. Entonces, si su objetivo es la robustez, es crucial una estimación precisa de los factores de control del ruido y es necesaria una especificación cuidadosa de los efectos del ruido y sus niveles. Entonces, en primer lugar, uno necesita conocer estos factores de ruido y en los experimentos de laboratorio pueden controlarse, en los efectos de campo esto es casi imposible, por lo que deben tomarse como covariables y monitorearse cuidadosamente durante las corridas experimentales, con la esperanza de que no haya demasiado mucha colinealidad es posible la estimación de sus interacciones, antes del análisis es necesaria una evaluación cuidadosa del DOE.
