OK. Ich habe also ein Experiment mit 5 (fünf) 2-Stufen-Faktoren, F1, F2 ... F5. Eine zusätzliche Variable, die nicht von direktem Interesse war, war ein schwer zu ändernder Faktor, der eine (blockierende) Variable F6 erforderte, die das Experiment im Wesentlichen in zwei separate 1-Wochen-Blöcke unterteilte. Das liegt daran, dass eine unserer Teilnehmergruppen ihre Teilnahme auf die eine oder andere Woche aufteilen musste, und wir wollten diesen Effekt blockieren. Nennen wir die Ebenen der Sperrvariablen Teilnehmergruppe A und Teilnehmergruppe B.
Ich hatte ein Laufbudget von 32 Läufen. Also hatte ich zwei 16er Blöcke. Ich interessierte mich für Haupteffekte und 2-Wege-Wechselwirkungen für die fünf interessierenden Hauptfaktoren F1-F5.
Irgendwann führte jemand eine weitere Komplikation ein: Zusätzlich zum Blockierungsfaktor (Teilnehmergruppe) erfuhr ich, dass es in jeder dieser Teilnehmergruppen A und B 2 Personen gab; Anstatt wie beabsichtigt jeder Lauf einer bestimmten Teilnehmergruppe A oder B zugeordnet zu sein, wurde jeder Lauf einer bestimmten Person zugeordnet innerhalb ihrer jeweiligen Gruppe – das heißt, einer dieser beiden Personen wurden bestimmte Läufe innerhalb ihrer jeweiligen 16-Lauf-Blöcke zugewiesen. Das heißt, die Personen 1 und 2, die (abwechselnd) ausgeführt werden, laufen innerhalb von Block 1, und die Personen 3 oder 4, die (abwechselnd) ausgeführt werden, laufen innerhalb von Block 2.
Wenn ich diese Personen ignoriere und das Design einfach so behandle, als wäre es ein randomisiertes Design mit zwei Blöcken, wobei die Blöcke von ihrer Teilnehmergruppe definiert werden, was mache ich dann mit meiner Analyse? Ich gehe davon aus, dass es „unsichtbare“ Abweichungen geben wird, die darauf zurückzuführen sind, dass es zwei Personen in diesen Teilnehmergruppen gibt, die jeden Lauf unterschiedlich beeinflussen. Gibt es eine Möglichkeit, die Analyse (ANOVA) durchzuführen oder einzuschränken, wenn ich weiß, wie das Experiment tatsächlich durchgeführt wurde?
Sie haben Optionen ... welche die beste ist, werden wir wahrscheinlich nicht wissen, bis Sie einige Daten erhalten haben. Meine Gedanken:
Welche Geräusche verwechseln Sie mit dem Block? Ich sehe, Sie erwähnen Wochen, aber was (Rauschen) ändert sich in diesem Zeitraum, den Sie von den Behandlungseffekten trennen möchten? Welche Hypothesen sind mit Blöcken und insbesondere Teilnehmern verbunden? Kann die Variation der Teilnehmer durch Stichproben statt durch Experimente untersucht werden? Auf diese Weise erhalten Sie auch eine Vorstellung von der Teilnehmerkonsistenz.
Sie haben mehrere Optionen (jede Option erfordert ein anderes Modell für die ANOVA).
1. Behandeln Sie den Block als Zufallseffekt und die Teilnehmer innerhalb der Blöcke randomisiert. Die Teilnehmer wären nicht zuordenbar und ihre Variation würde dem Blockeffekt zugeordnet. Damit könnten Sie die 4 Teilnehmer immer noch im Auge behalten und mithilfe der grafischen Analyse nach systematischen Effekten suchen.
2. Behandeln Sie den Blockierungseffekt als fest und wählen Sie nur 2 der 4 Teilnehmer aus, basierend auf Hypothesen darüber, warum sie die Antwortvariablen (z. B. Erfahrungsniveau) beeinflussen würden. Verwechseln Sie einen der Teilnehmer mit dem ersten Block und den zweiten mit dem zweiten Block. Dies würde eine Abschätzung des Blockeffekts und der Block-für-Faktor-Wechselwirkungen ermöglichen.
3. Fügen Sie die Teilnehmer als unvollständigen Block hinzu und wiederholen Sie dies in 2 vollständigen Blöcken. Offensichtlich geben Sie bei diesem Ansatz eine gewisse Auflösung auf, aber es wäre immer noch eine vernünftige Auflösung. IV-Design.
