No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicasHola,
Estoy tratando de diseñar un experimento de fertilización de caña de azúcar con 4 niveles de nitrógeno, 3 niveles de fósforo y 3 niveles de potasio en un diseño factorial fraccional. Tengo este diseño con 12 carreras:
¿Puedo usar solo 12 parcelas (= a 12 ejecuciones) o debería usar réplicas (3 o 4 repeticiones) de las 12 ejecuciones? Gracias por tu ayuda.
GAMARe: No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicasEl diseño personalizado garantiza que los parámetros en su modelo sean estimables. Entonces las 12 carreras son un número suficiente de carreras. La cuestión del número de corridas afecta los errores estándar de estas estimaciones al aumentar el tamaño de la muestra y disminuir potencialmente (¿eliminar?) Las correlaciones.
Si especifica un mayor número de ejecuciones (por ejemplo, 24), el diseño personalizado utilizará el presupuesto más grande de manera óptima. Si fuerza a JMP a replicar ejecuciones (2x12) para lograr el mismo número de ejecuciones, el diseño podría no ser tan bueno. En otras palabras, el diseño que obtienes al pedir n ejecuciones no será el mismo diseño que obtienes si replicas una ejecución b veces de modo que axb = n ejecute y una cantidad mínima de replicación.
Re: No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicasGracias por su respuesta. Pero cuando diseño un diseño factorial completo, por ejemplo, para 2 factores en 2 niveles, obtengo 4 gráficos, que es una réplica como se muestra aquí:
En el campo, tengo que ejecutar 3 o 4 repeticiones de las 4 parcelas para tener en cuenta los errores experimentales. Es por eso que me pregunto si las 12 ejecuciones en mi diseño representan 1 replicación.
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Re: No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicasUn diseño factorial completo para un factor de 4 niveles y dos factores de 3 niveles contiene 24 tratamientos únicos. Entonces, su diseño con 12 corridas es un diseño factorial medio fraccionario.
Puede utilizar el DOE> Clásico> Diseño factorial completo, ingrese el número de réplicas deseadas. El diseño (24 ejecuciones) cuenta como 1 réplica. Si ingresa 1 para el número de réplicas, obtiene otra para un total de 2 réplicas (48 ejecuciones).
Puede usar DOE> Diseño personalizado. Simplemente ingrese el número total de ejecuciones (por ejemplo, 48 ejecuciones para 2 réplicas) para incluir todas las réplicas que desee. El diseño personalizado producirá el diseño óptimo, que será el diseño factorial completo en este caso.
Por lo tanto, debería poder obtener las réplicas (4x3x3) x de cualquier manera.
Re: No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicasMis matemáticas pueden estar equivocadas, pero un factorial completo para 4 ^ 1 x 3 ^ 2 = 36 tratamientos (carreras). La replicación o bloqueo se usa para determinar si los resultados de una repetición se repiten con el ruido cambiante. El propósito del bloqueo es reducir la cantidad de ruido que cambia dentro del bloque manteniendo constante el ruido o muestreando de manera que el ruido no cambie mucho dentro de la réplica. Para un ejemplo agrícola, ejecute todos los tratamientos en un área pequeña del campo durante un corto período de tiempo, reduciendo la fertilidad del suelo inherente y los cambios en las condiciones ambientales, aumentando así la precisión del diseño. Cuando se ejecutan bloques posteriores, el ruido que fue constante durante el primer conjunto de réplicas, cambia (ya sea por manipulación o muestreo). Por ejemplo agrícola, ejecute el segundo conjunto de réplicas en otra ubicación en el campo y bajo diferentes condiciones ambientales. Si usa hipótesis sobre los efectos del ruido, puede seleccionar más eficientemente qué ruido estudiar mediante Bloqueo.
Re: No entiendo la diferencia entre Número de ejecuciones y réplicas @moughli , Tuve otros pensamientos sobre tu situación si me permites. No estoy seguro de por qué está realizando experimentos con factores en más de 2 niveles si desea un factorial fraccionario. Es probable que confunda los efectos lineales de orden superior (interacciones de segundo orden) con efectos no lineales (cuadrático y cúbico).
Algunos pensamientos:
1) Tal vez debería pensar en los factores como proporciones de cada componente (si realmente necesita todos los componentes en la solución final),
2) Es posible que desee pensar en un diseño de mezcla, pero solo después de haber identificado, estudiado y comprendido el ruido,
3) Parece que existe una interacción probable entre los factores y el ruido (la cantidad de cada ingrediente depende de las condiciones actuales del suelo), por lo que es fundamental que los comprenda antes de optimizar los niveles de los factores controlables.
4) Podría sugerir comprender el modelo de primer orden para los factores de interés (los diseños de 2 niveles son adecuados para esto) e identificar las interacciones de ruido por factor antes de proceder con los diseños de tipo de superficie de respuesta.
