DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?Supposons que je mène une expérience avec seulement deux facteurs catégoriques d'intérêt à 2 niveaux. Cependant, j'ai le budget pour 24 courses. Cela représente 6 répétitions de chaque point de conception d'une factorielle complète. Je n'ai vraiment besoin que de détecter les effets des facteurs (et des interactions), mais j'anticipe une erreur expérimentale importante en raison de la nature des mesures de la performance humaine à l'étude. Les répliques supplémentaires aident-elles considérablement ma puissance à détecter les effets des facteurs? Ou est-ce que je ferais mieux d'économiser mon argent?
BICHERe: DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?Plus précisément ... quelle est la meilleure façon de travailler avec JMP pour répondre à cette question? Je suppose que cela est lié à une analyse de puissance, mais je n'ai pas une bonne idée de la quantité de bruit à attendre pour une valeur SNR nécessaire pour une analyse de puissance. Je pensais que quelqu'un avait peut-être une certaine intuition pour ce genre de question, mais je suis heureux de faire une analyse plus formelle du pouvoir si c'est vraiment la seule façon appropriée de répondre à la question initiale.Re: DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?Votre objectif à ce stade semble être l'estimation et le test des paramètres plutôt que l'estimation de la réponse. Par conséquent, votre concentration sur l'évaluation de la conception doit être l'estimation et la puissance. Le plan d'évaluation de la conception dans la plate-forme de conception contient des informations permettant d'évaluer les performances de la conception. Les mêmes informations sont disponibles dans la plate-forme Compare Design lorsque vous envisagez deux ou plusieurs designs candidats.
Cette page est un bon endroit pour commencer à apprendre quelles évaluations sont disponibles et comment les utiliser.
Re: DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?Voici mon point de vue ... d'autres peuvent se sentir différemment ... mais j'arrive à ma réponse de l'affirmation dans votre message d'origine selon laquelle c'est le système de mesure, et non la variation des facteurs résultant de l'exécution expérimentale, qui contribue le plus du bruit. Ainsi, plutôt que d'exécuter des répétitions, pouvez-vous mesurer à plusieurs reprises chaque combinaison de traitement comme un moyen à la fois de quantifier cette source de bruit ET peut-être d'éliminer les effets des facteurs? Si le système de mesure est destructeur ou si vous pensez qu'il pourrait y avoir un biais créé d'une manière ou d'une autre par des mesures répétées, n'allez pas dans cette voie. Sinon, épargnez-vous les ressources expérimentales, surtout si les mesures répétées sont moins chères / plus faciles / plus efficaces que les vraies répliques. À partir de là, vous avez plusieurs façons de gérer l'analyse ... une analyse de style à mesures répétées en est une. Ou une sorte de transformation des mesures répétées de chaque combinaison de traitement ... médiane, ou passer au jugement olympique ... jeter le haut et le bas et ensuite prendre la moyenne, ou une telle idée.
Juste une pensée...
Re: DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?L'analyse de puissance exige une estimation de l'écart type absolu de la réponse (RMSE anticipé) et de l'ampleur de la taille de l'effet sur la réponse (coefficient anticipé = effet / 2). Vous pouvez également laisser la valeur par défaut du RMSE anticipé (1), puis saisir la moitié de la taille de l'effet pour le coefficient anticipé par rapport à l'écart type. Par exemple, si vous prévoyez que l'effet d'un terme dans le modèle est d'au moins 3 ET, saisissez 1,5 pour le coefficient anticipé.
Enfin, s'il vous est plus facile de définir les effets à partir du résultat, vous pouvez saisir la réponse anticipée pour chaque exécution.
Re: DOE: Dois-je m'embêter avec beaucoup de répliques avec seulement deux facteurs?Merci Peter,
Je peux voir pourquoi vous avez proposé cette suggestion. Cependant, le problème n'est pas tant que notre «outil» de mesure est imprécis. Si c'était le cas, je pourrais voir l'avantage de mesures répétées. C'est plus une question que l'activité que nous mesurons varie un peu d'une course à l'autre, même si tout le reste était maintenu constant. C'est parce que notre expérience n'est pas aussi étroitement contrôlée que je le souhaiterais. Si nous pouvions imposer un ensemble d'actions beaucoup plus restreint que nous mesurons, je pourrais bien sûr réduire le bruit. Mais cela aboutit à un scénario moins réaliste. Ainsi, le scénario le plus réaliste se fait au prix d'une puissance réduite.
