교육청 : 블록킹 추가 차단 변수 또는 단순히 범주 형 요인으로 기록 데이터를 추가 하시겠습니까?고객이 물었습니다 :
그들은 작은 크롬 칼럼 (직경 1.6cm)으로 DOE를하고 싶습니다. 그들은 이미 실험실 규모의 크로 모 칼럼 (직경 5cm)의 역사적인 데이터를 가지고 있습니다. 더 나은 모델 결과를 얻기 위해 이러한 결과를 DOE에 포함시킬 수 있습니까? 특히 소프트웨어가 다른 스케일을 사용했다는 것을 소프트웨어가 이해한다고 어떻게 말하는가? 블록을 사용하거나 범주 요소로 사용합니까? 크로마 컬럼이 아무런 영향을 미치지 않음을 확인하는 것이 더 좋습니다. 그렇다면 스케일링에 사용할 수있는 오프셋을 알려 주어야합니다. (우리의 축소 모델 자격에 중요
(추가 5cm 실험을 실행할 수 없기 때문에 디자인 자체에서 차단 변수를 사용하는 옵션을 제외합니다)
내 제안은 크기를 5cm와 1.6cm로 조정하기 위해 추가 차단 계수를 사용하는 것이므로 차단 계수에 대한 임의의 효과로 모델을 조정해야합니다. 범주 형 스케일링 크기 계수 만 사용하는 경우 그룹이 다르지만 크기 효과 자체에 대한 정보는 없으므로 원하는 스케일링 오프셋에 대한 정보를 얻지 못할 수 있습니다.
그것에 대한 경험이나 이것에 가장 적합한 것에 대한 의견이 있습니까? 소규모 실험 데이터보다 더 많은 과거 데이터를 사용할 때 문제가 될 수 있습니다 (편향 추가).
감사!
다시 : DOE : 블록 추가 차단 변수 또는 단순히 범주 요인으로 기록 데이터를 추가합니까?외부 데이터가 검증되었을 때 원본 데이터를 보강했습니다.
다시 : DOE : 블록 추가 차단 변수 또는 단순히 범주 요인으로 기록 데이터를 추가합니까?고마워 마크,
나도 이것에 대해 생각했지만 스케일링 크기 사이에 차이가 있는지 이해하기 위해 모델을 어떻게 처리 해야하는지 잘 모르겠습니다. 스케일링 크기 (기존 데이터의 경우 5cm, 확장 된 부분의 경우 1.6)를 추가하기 위해 데이터 테이블에 열을 추가해야합니다. 단순히 범주 형으로 사용하는 것이 가장 좋을까요?
다시 : DOE : 블록 추가 차단 변수 또는 단순히 범주 요인으로 기록 데이터를 추가합니까?안녕 마틴,
확실히 척도를 범주 요인으로 가질 수 있습니다. 그러나 도메인 전문가의 의견에 따라 다릅니다.
- 그들은 시스템이 서로 다른 두 가지 스케일로 작동 할 것으로 어떻게 기대합니까?
- 실험 목표는 무엇입니까?
스케일을 연속 요소로 사용하는 것도 유효합니다.
그리고 요인들이 다른 척도에서 다른 영향을 미칠 수 있다고 생각한다면 스케일과 다른 요인 효과 사이에 상호 작용을하는 것이 타당 할 것입니다.
나는 도메인 전문가들이 다른 모델 가능성을 고려하고 그들이 시스템의 행동을 이해하고 예측할 수있게하는 방법에 대해 그들이 무엇을 의미하는지 이해할 것을 권장합니다.
필
