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Verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

Hallo,

Ich versuche, ein Zuckerrohrdüngungsexperiment mit 4 Stickstoffgehalten, 3 Phosphorgehalten und 3 Kaliumgehalten in einem fraktionierten faktoriellen Design zu entwerfen. Ich habe dieses Design mit 12 Läufen bekommen:

Kann ich nur 12 Plots (= bis zu 12 Läufe) verwenden oder sollte ich Replikationen (3 oder 4 Replikationen) der 12 Läufe verwenden? Ich danke Ihnen für Ihre Hilfe.

 

VersuchsplanungBetreff: Ich verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

@moughli , ich hatte noch andere Gedanken über Ihre Situation, wenn Sie mir etwas nachgeben würden. Ich bin mir nicht sicher, warum Sie Experimente mit Faktoren auf mehr als zwei Ebenen durchführen, wenn Sie eine gebrochene Fakultät wünschen. Wahrscheinlich verwechseln Sie lineare Effekte höherer Ordnung (Wechselwirkungen zweiter Ordnung) mit nichtlinearen Effekten (quadratisch und kubisch).  

 

Einige Gedanken:

1. Vielleicht sollten Sie sich die Faktoren als Verhältnisse der einzelnen Komponenten vorstellen (wenn Sie tatsächlich alle Komponenten in der endgültigen Lösung benötigen).

2. Vielleicht möchten Sie über ein Gemischdesign nachdenken, aber erst, nachdem Sie das Geräusch identifiziert, untersucht und verstanden haben.

3. Es scheint, dass es wahrscheinlich eine Wechselwirkung zwischen den Faktoren und dem Lärm gibt (die Menge der einzelnen Inhaltsstoffe hängt von den aktuellen Bodenbedingungen ab). Daher ist es von größter Bedeutung, dass Sie diese verstehen, bevor Sie die Werte der kontrollierbaren Faktoren optimieren.

4. Ich könnte vorschlagen, das Modell erster Ordnung für die interessierenden Faktoren zu verstehen (hierfür sind 2-Ebenen-Designs ausreichend) und die Wechselwirkungen zwischen Rauschen und Faktor zu identifizieren, bevor mit dem Design von Antwortflächentypen fortgefahren wird.

 

Betreff: Ich verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

Meine Rechnung könnte falsch sein, aber eine vollständige Fakultät für 4^1 x 3^2 = 36 Behandlungen (Läufe). Replikation oder Blockierung wird verwendet, um zu bestimmen, ob sich die Ergebnisse einer Replikation bei sich änderndem Rauschen wiederholen. Der Zweck des Blockierens besteht darin, die Menge an Rauschen zu reduzieren, die sich innerhalb des Blocks ändert, indem das Rauschen konstant gehalten oder so abgetastet wird, dass sich das Rauschen innerhalb des Replikats nicht wesentlich ändert. Führen Sie in einem landwirtschaftlichen Beispiel alle Behandlungen in einem kleinen Bereich des Feldes über einen kurzen Zeitraum durch, wodurch die inhärente Bodenfruchtbarkeit und Änderungen der Umgebungsbedingungen verringert werden, wodurch die Präzision des Entwurfs erhöht wird. Wenn nachfolgende Blöcke ausgeführt werden, ändert sich das Rauschen, das während des ersten Replikationssatzes konstant war (entweder durch Manipulation oder Sampling). Führen Sie zum Beispiel in der Landwirtschaft den zweiten Satz von Replikaten an einer anderen Stelle auf dem Feld und unter anderen Umgebungsbedingungen durch. Wenn Sie Hypothesen über die Auswirkungen von Lärm verwenden, können Sie durch Blockieren effizienter auswählen, welcher Lärm untersucht werden soll.

Betreff: Ich verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

Ein vollfaktorielles Design für einen 4-stufigen Faktor und zwei 3-stufige Faktoren enthält 24 einzigartige Behandlungen. Ihr Versuchsplan mit 12 Läufen ist also ein halbfaktorieller Versuchsplan.

 

Sie können „DOE“ > „Klassisch“ > „Vollfaktorielles Design“ verwenden und die Anzahl der gewünschten Replikate eingeben. Der Entwurf (24 Durchläufe) zählt als 1 Replikat. Wenn Sie für die Anzahl der Replikate 1 eingeben, erhalten Sie eine weitere für insgesamt 2 Replikate (48 Läufe).

 

Sie können „DOE“ > „Benutzerdefiniertes Design“ verwenden. Geben Sie einfach die Gesamtzahl der Läufe ein (z. B. 48 Läufe für 2 Replikate), um alle gewünschten Replikate einzuschließen. Durch das individuelle Design wird das optimale Design erstellt, in diesem Fall das vollfaktorielle Design.

 

Sie sollten also in beiden Fällen in der Lage sein, die (4x3x3) x Replikate zu erhalten.

Betreff: Ich verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

Danke für Ihre Antwort. Aber wenn ich einen vollständigen faktoriellen Versuchsplan entwerfe, zum Beispiel für 2 Faktoren auf 2 Ebenen, erhalte ich 4 Diagramme, was einer Replikation entspricht, wie hier gezeigt:

 

 

 

 

 

 

 

Im Feld muss ich drei oder vier Wiederholungen der vier Parzellen durchführen, um experimentelle Fehler zu berücksichtigen. Deshalb frage ich mich, ob die 12 Läufe in meinem Design eine Replikation darstellen.

 

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Betreff: Ich verstehe den Unterschied zwischen der Anzahl der Läufe und der Anzahl der Replikationen nicht

Das individuelle Design garantiert, dass die Parameter in Ihrem Modell schätzbar sind. Die 12 Läufe sind also eine ausreichende Anzahl an Läufen. Die Frage der Anzahl der Läufe beeinflusst die Standardfehler dieser Schätzungen, indem sie die Stichprobengröße erhöht und möglicherweise Korrelationen verringert (eliminiert?).

 

Wenn Sie eine größere Anzahl von Durchläufen angeben (z. B. 24), wird das größere Budget durch individuelles Design optimal genutzt. Wenn Sie JMP zwingen, Läufe zu replizieren (2x12), um die gleiche Anzahl an Läufen zu erreichen, ist das Design möglicherweise nicht so gut. Mit anderen Worten: Der Entwurf, den Sie erhalten, wenn Sie nach n Durchläufen fragen, ist nicht derselbe Entwurf, den Sie erhalten, wenn Sie einen Durchlauf b-mal replizieren, sodass axb = n Durchläufe und eine minimale Replikationsmenge.