Conception demi-fractionnaire répétée vs conception entière en 2 blocsSupposons que je dispose d'un budget pour 32 courses pour 5 facteurs catégoriques à 2 niveaux (factorielle complète de 2 ^ 5). Supposons que je veuille faire une conception de criblage, où je m'intéresse aux effets principaux et aux interactions à 2 facteurs. Donc, une conception de dépistage est acceptable. JMP me laisse spécifier le choix du design. Parlons de l'option (A) contre (B):
A) Supposons que je spécifie que je fais les 32 exécutions en deux blocs de 16, pour un plan de résolution 5 où je peux estimer toutes les interactions à 2 facteurs.
Supposons à la place que je dise à JMP que je ne veux qu'une conception à 16 exécutions, en ignorant pour le moment le facteur de blocage. Dans ce cas, j'ai une conception demi-fractionnaire de 16 courses. Mais comme j'ai un budget de 32 exécutions, supposons que je répète simplement cette conception à 16 exécutions une deuxième fois, sur mon deuxième bloc (de participants), en procédant au hasard en conséquence, et que je traite cette deuxième instance de 16 exécutions comme un deuxième bloc.
Quelle est donc la différence fondamentale entre (A) et (B)? Dans les deux cas, je peux estimer les principaux effets et toutes les interactions à 2 facteurs, et la résolution de conception semble être la même. Je soupçonne que (A) est la bonne voie à suivre, mais je ne peux pas vraiment comprendre ce que je perds si je devais faire (B).
Merci!
BICHERe: conception demi-fractionnaire répétée vs conception entière en 2 blocsTant que vous limitez votre modèle aux interactions bidirectionnelles ou moins, ces conceptions sont équivalentes. Si vous n'êtes pas à l'aise avec l'hypothèse que les interactions à 3 voies et plus sont négligeables, optez pour l'approche factorielle complète.
Pour voir comment j'en suis arrivé à cette conclusion, j'ai créé le plan factoriel complet en deux blocs. J'ai ensuite créé le plan factoriel fractionnaire à 16 essais. Choisissez Augment Design, en cochant la case pour mettre les nouvelles exécutions dans un nouveau bloc (cela ajoute la variable de blocage qui devrait être là et permet des comparaisons appropriées) et Répliquer.
Enfin, utilisez Compare Designs de JMP. Les résultats sont dans le journal ci-joint.
Re: conception demi-fractionnaire répétée vs conception entière en 2 blocsje suis d'accord avec @Dan_Obermiller que les deux modèles sont équivalent par rapport à leur performance lors de l'estimation du modèle donné, mais ils ne sont pas du même plan. Ils présenteront différentes confusions entre les termes d'ordre supérieur et les blocs, mais ces différences ne devraient pas être importantes.
Plan factoriel complet pour 5 facteurs catégoriels à deux niveaux en deux blocs:
Conception de demi-fraction répliquée pour t facteurs catégoriels à deux niveaux sous forme de deux blocs:
Re: conception demi-fractionnaire répétée vs conception entière en 2 blocsMerci @DanP et @markbailey - c'est le fait que les designs sont différents qui m'a amené à me demander ce qui me manquait avec le design répété à 16 tirages. Il semble que je ne manque rien pour mes objectifs, si je ne me soucie que des effets principaux et des interactions à deux facteurs. Je suppose qu'ils font cela avec une puissance égale?
Re : Plan répété demi-fractionné par rapport au plan entier en 2 blocsJuste pour ajouter une perspective différente possible...
Si vous créez les blocs à l'aide de JMP, le bloc sera, par défaut, considéré comme un effet aléatoire. Cela permettra d'attribuer l'effet de bloc et donc de le supprimer de l'estimation de l'erreur, réduisant ainsi l'erreur MS et augmentant la probabilité de détecter des effets de facteur (augmentant le MSfactor/MSerror ou le rapport F).
Toutefois, si vous pouvez identifier et attribuer les facteurs qui composent le bruit dans les blocs (vous le faites intentionnellement), vous pouvez alors traiter le bloc comme un effet fixe dans le modèle. Cela permet désormais d’estimer non seulement le bloc, mais aussi les interactions bloc par facteur. Dans un RCBD, vous obtiendrez la pleine résolution de l'effet de bloc. Il s’agit d’une opportunité extrêmement importante. Pourquoi? Les interactions bloc par facteur sont des estimations des interactions bruit par facteur. Une interaction significative entre bruit et facteur ressemble à ceci... L'effet de votre facteur de conception dépend du bruit. Ce serait un problème sérieux puisque vous essayez, à un moment donné, de régler les facteurs de conception à leurs niveaux optimaux. Les niveaux optimaux que vous choisirez dépendront du bruit. C’est le problème de la conception robuste. En traitant le bloc comme un effet fixe, vous pouvez désormais quantifier et estimer la robustesse de votre conception au bruit (une conception essentiellement robuste est l'absence de bruit par interactions de facteurs... votre conception fonctionne de manière cohérente face à un bruit changeant.)
Dans votre cas, vous auriez une résolution V des facteurs de conception (2 ^ 5-1) capable de séparer les effets du 1er et du 2ème ordre ET vous obtiendriez tous les effets de bloc et de bloc par facteur. 31 DF
Y = (A+B+C+D+E+AB+AC+AD+AE+BC+BD+BE+CD+CE+DE)(1+Bloc)+Bloc
