DOE: Hinzufügen historischer Daten als zusätzliche Blockierungsvariable oder einfach als kategorialer Faktor?Ein Kunde fragte:
Sie wollen ein DOE mit einer kleinen Chromosäule (1,6 cm Durchmesser) machen. Sie haben bereits einige historische Daten von einer Chromosäule im Labormaßstab (5 cm Durchmesser). Können wir diese Ergebnisse in das DOE aufnehmen, um bessere Modellergebnisse zu erzielen? Insbesondere wie kann man dem Design sagen, dass die Software versteht, dass unterschiedliche Maßstäbe verwendet wurden? Blöcke verwenden oder nur als kategorialer Faktor? Noch besser wäre es, sich bestätigen zu lassen, dass die Chromosäule keine Wirkung hat. Wenn ja, was sollte es uns sagen, welchen Offset wir für die Skalierung verwenden können. (wichtig für unsere verkleinerte Modellqualifikation
(Ich schließe die Option aus, eine blockierende Variable im Design selbst zu verwenden, da wir keine zusätzlichen 5-cm-Experimente durchführen können.)
Mein Vorschlag wäre, einen zusätzlichen Blockierungsfaktor für die Skalierung der Größen 5 cm und 1,6 cm zu verwenden. Daher muss das Modell mit einem zufälligen Effekt für den Blockierungsfaktor angepasst werden. Wenn wir nur den kategorialen Skalierungsgrößenfaktor verwenden, erhalten wir möglicherweise keine Informationen über den gewünschten Skalierungsversatz, da ich nur die verschiedenen Gruppen habe, aber keine Informationen über den Größeneffekt selbst.
Haben Sie Erfahrungen dazu oder Meinungen darüber, wie Sie dies am besten angehen können? Könnte es ein Problem sein (Verzerrung hinzufügen), wenn sie weitaus mehr historische Daten als die kleinen experimentellen Daten verwenden.
Vielen Dank!
Betreff: DOE: Historische Daten als zusätzliche Blockierungsvariable oder einfach als kategorialen Faktor hinzufügen?Ich habe die Originaldaten erweitert, als sie extern validiert wurden.
Betreff: DOE: Historische Daten als zusätzliche Blockierungsvariable oder einfach als kategorialen Faktor hinzufügen?Danke Mark,
Ich habe auch darüber nachgedacht, war mir aber nicht sicher, wie ich das Modell dann behandeln sollte, um zu verstehen, ob es einen Unterschied zwischen der Skalierungsgröße gibt. Ich müsste der Datentabelle eine Spalte hinzufügen, um die Skalierungsgröße hinzuzufügen (5 cm für die vorhandenen Daten, 1,6 für den erweiterten Teil). Wäre es am besten, es einfach als kategorisch zu verwenden?
Betreff: DOE: Historische Daten als zusätzliche Blockierungsvariable oder einfach als kategorialen Faktor hinzufügen?Hallo Martin,
Sie könnten sicherlich Skalierung als kategorischen Faktor haben. Aber es kommt darauf an, was die Domain-Experten denken:
- Wie erwarten sie, dass sich das System auf zwei verschiedenen Skalen verhält?
- Was sind ihre Ziele für das Experiment?
Es wäre auch gültig, Scale als kontinuierlichen Faktor zu haben.
Und es wäre gültig, Wechselwirkungen zwischen der Skala und den anderen Faktoreffekten zu haben, wenn sie glauben, dass die Faktoren auf den verschiedenen Skalen unterschiedliche Auswirkungen haben könnten, was mir plausibel erscheint.
Ich möchte die Domain-Experten ermutigen, die verschiedenen Modellmöglichkeiten zu berücksichtigen und zu verstehen, was sie bedeuten, damit sie das Verhalten des Systems verstehen und vorhersagen können.
Phil
