Blocage du DOE et facteur de confusionD'accord. Donc, j'ai une expérience avec 5 (cinq) facteurs à 2 niveaux, F1, F2...F5. Une variable supplémentaire, sans intérêt direct, était un facteur difficile à modifier qui appelait une variable (bloquante) F6 qui divisait essentiellement l'expérience en 2 blocs distincts d'une semaine. C'est parce qu'un de nos groupes de participants a dû diviser sa participation en une semaine ou l'autre, et nous voulions bloquer pour cet effet. Appelons les niveaux de la variable de blocage groupe de participants A et groupe de participants B.
J'avais un budget de 32 courses. J'avais donc deux blocs de 16. Je me suis intéressé aux effets principaux et aux interactions bidirectionnelles pour les cinq principaux facteurs d'intérêt F1-F5.
À un moment donné, quelqu'un a introduit une autre complication : en plus du facteur de blocage (groupe de participants), j'ai appris qu'il y avait 2 individus dans chacun de ces groupes de participants A et B ; plutôt que chaque course soit associée à un groupe de participants A ou B spécifié, comme prévu, chaque course a été associée à un individu spécifique dans leur groupe respectif, c'est-à-dire que l'un de ces deux individus s'est vu attribuer des parcours spécifiques dans leurs blocs respectifs de 16 parcours. Autrement dit, les individus 1 et 2 ont exécuté (en alternance) des courses dans le bloc 1, et les individus 3 ou 4 ont exécuté des courses (en alternance) dans le bloc 2.
Si j'ignore ces individus et traite simplement le plan comme s'il s'agissait d'un plan randomisé à deux blocs, où les blocs sont définis par leur groupe de participants, qu'est-ce que je fais de mon analyse ? Je suppose qu'il y aura une variance «invisible» provenant du fait qu'il y a deux individus au sein de ces groupes de participants, affectant chaque course différemment. Existe-t-il un moyen de mener ou de mettre en garde l'analyse (ANOVA), en sachant comment l'expérience a été réellement menée ?
Études de consommation et de marchéRe : Blocage du DOE et facteur de confusionVous avez des options ... laquelle est la meilleure que nous ne saurons probablement pas avant d'avoir obtenu des données. Mes pensées:
Quel bruit confondez-vous avec le bloc ? Je vois que vous mentionnez des semaines, mais qu'est-ce (le bruit) qui change au cours de cette période que vous voulez séparer des effets du traitement ? Quelles sont les hypothèses associées aux blocs et notamment aux participants ? La variation des participants peut-elle être étudiée par échantillonnage plutôt que par expérimentation ? De cette façon, vous avez également une idée de la cohérence des participants.
Vous avez plusieurs options (chaque option nécessitera un modèle différent pour l'ANOVA).
1. Traitez le bloc comme un effet aléatoire et les participants randomisés dans les blocs. Les participants ne seraient pas assignables, et leur variation serait affectée à l'effet bloc. Avec cela, vous pouvez toujours suivre les 4 participants et rechercher des effets systématiques à l'aide d'une analyse graphique.
2. Traitez l'effet de bloc comme fixe et choisissez seulement 2 des 4 participants en fonction d'hypothèses quant à la raison pour laquelle ils auraient un impact sur les variables de réponse (par exemple, le niveau d'expérience). Confondez l'un des participants avec le premier bloc et le second avec le deuxième bloc. Cela permettrait d'estimer l'effet bloc et les interactions bloc par facteur.
3. Ajoutez les participants en tant que bloc incomplet et reproduisez-le en 2 blocs complets. Évidemment, vous abandonnerez une certaine résolution avec cette approche, mais ce serait toujours une résolution raisonnable. Conception IV.
