DOE: たった 2 つの要因で何度も反復する必要はないでしょうか?2 レベルのカテゴリカルな関心因子を 2 つだけ使用して実験を行っているとします。ただし、実行回数は 24 回です。これは、完全実施要因の各設計ポイントを 6 回繰り返すことになります。実際に必要なのは因子 (および相互作用) の効果を検出することだけですが、調査中の人間のパフォーマンスの測定の性質上、大きな実験誤差が生じることが予想されます。追加の反復は因子効果を検出する力に大きく役立ちますか? それとも、お金を節約したほうがよいでしょうか?
実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？すでに議論したことを超えて私の考えを追加します。 アドバイスは状況に合わせて調整する必要があることを認識してください。私はあなたの特定の状況を理解していません。 実験では、2つあります要因のセットあなたが興味を持っていること：設計要素s（操作して期待している要因は、応答変数に因果関係があります）およびノイズ。 両方の要因セットが応答変数に影響を与える可能性があります。 設計構造の「最適化」（たとえば、最適な設計）に焦点を当てるバイアスがあるようです。 ノイズを理解することにますます焦点を当てるべきです。 実験状況でノイズを処理するための多くの戦略があります（たとえば、繰り返し、ネスト、RCBD、BIB、分割プロットなど）。 設計の精度に悪影響を与えずに、ノイズを理解するためにリソースの一部を費やすことは価値があると思います。 それは私がたくさんの複製（ブロック）を実行するという意味ではありません。 実際、予測式のブロックの非線形多項式項には確かに興味がないので、2つ以上のブロックを実行したいかどうかはわかりません。 これで、これらのブロック効果（因子の太字レベル設定など）を誇張し、ノイズの効果についていくつかのアイデアを得ることができ、場合によっては因子ごとの交互作用を推定できます。 最終的には、実験を可能な限り実際の条件を代表するものにする必要があります。 残念ながら、これはノイズが多い可能性があることを意味するため、ノイズを分割すると、設計の精度に悪影響を与えることなく、推論スペースを拡張するのに役立ちます。 それで、あなたが追加の反復にそれを使いたいと思うので、私は最初の実験であなたのお金を節約するでしょう。
Re：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？ピーター、ありがとう
あなたがその提案をした理由がわかります。 しかし、問題は私たちの測定「ツール」が不正確であるほどではありません。 もしそうなら、反復測定の利点を見ることができました。 他のすべてが一定に保たれていても、測定しているアクティビティが実行ごとにかなり異なることはさらに問題です。 それは、私たちの実験が私が望むほど厳密に制御されていないためです。 測定しているより狭い一連のアクションを強制できれば、もちろんノイズを減らすことができます。 しかし、その結果、シナリオは現実的ではなくなります。 したがって、より現実的なシナリオは、電力の削減を犠牲にしてもたらされます。Re：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？検出力分析では、応答の絶対標準偏差（Anticipated RMSE）と応答に対する効果サイズの大きさ（Anticipated Coefficient = effect / 2）の推定が必要です。 または、予測RMSEのデフォルト値（1）をそのままにして、標準偏差に対する予測係数の効果サイズの半分を入力することもできます。 たとえば、モデル内の項の効果が少なくとも3 SDであると予想される場合は、予想される係数に1.5を入力します。
最後に、結果から効果を定義する方が簡単な場合は、実行ごとに予想される応答を入力できます。
Re：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？これが私の見解です...他の人は違った感じをするかもしれません...しかし、私はあなたの元の投稿の主張から、それは測定システムであり、実験的実行の結果としての要因の変動ではなく、最も貢献しているという私の返事に来ていますノイズの。 したがって、複製を実行するのではなく、このノイズ源を定量化し、おそらく要因の影響を引き出す手段として、各治療の組み合わせを繰り返し測定できますか？ 測定システムが破壊的である場合、または反復測定によって何らかの形でバイアスが組み込まれている可能性があると思われる場合は、この道を進んではいけません。 それ以外の場合、特に反復測定が真の複製よりも安価/簡単/効率的である場合は、実験リソースを節約してください。 そこから、分析を処理するいくつかの方法があります...反復測定スタイル分析は1つです。 または、各治療の組み合わせの反復測定のある種の変換...中央値、またはオリンピックの審査に行く...高低を捨ててから平均、またはそのようなアイデアを取ります。
ちょっとした考え...
Re：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？この時点でのあなたの目標は、応答の推定よりもパラメータの推定とテストであるようです。 したがって、設計の評価に焦点を当てるのは、見積もりとパワーです。 設計プラットフォームの設計評価の概要には、設計のパフォーマンスを評価するための情報が含まれています。 2つ以上の候補デザインを検討している場合は、CompareDesignプラットフォームでも同じ情報を利用できます。
このページ利用可能な評価とその使用方法について学び始めるのに適した場所です。
Re：DOE：2つの要素だけでたくさんの複製を気にする必要がありますか？もっと要点を言えば...その質問に答えるためにJMPと協力する最良の方法はどうですか？ 電力分析に関連していると思いますが、電力分析に必要なSNR値にどの程度のノイズが予想されるかについてはよくわかりません。 誰かがこの種の質問にある程度の直感を持っているのではないかと思いましたが、それが元の質問に答える唯一の適切な方法である場合は、より正式な力の分析を行うことができてうれしいです。
