Blocco DOE e fattore confondenteOk. Quindi, ho un esperimento con 5 (cinque) fattori a 2 livelli, F1, F2...F5. Un'ulteriore variabile, non di diretto interesse, era un fattore difficile da modificare che richiedeva una variabile (di blocco) F6 che essenzialmente divideva l'esperimento in 2 blocchi separati di 1 settimana. Questo perché uno dei nostri gruppi partecipanti ha dovuto dividere la propria partecipazione in una settimana o nell'altra e volevamo bloccare a tal fine. Chiamiamo i livelli della variabile di blocco come gruppo di partecipanti A e gruppo di partecipanti B.
Avevo un budget di corsa di 32 corse. Quindi avevo due blocchi da 16. Ero interessato agli effetti principali e alle interazioni a 2 vie per i cinque principali fattori di interesse F1-F5.
Ad un certo punto, qualcuno ha introdotto un'altra complicazione: oltre al fattore di blocco (gruppo partecipante), ho appreso che c'erano 2 individui all'interno di ciascuno di quei gruppi partecipanti A e B; invece che ogni corsa è stata associata a uno specifico gruppo di partecipanti A o B, come previsto, ogni corsa è stata associata a un individuo specifico entro il rispettivo gruppo, ovvero a uno di quei due individui sono state assegnate corse specifiche all'interno dei rispettivi blocchi di 16 piste. Cioè, gli individui 1 e 2 eseguiti (alternativamente) vengono eseguiti all'interno del blocco 1 e gli individui 3 o 4 eseguiti vengono eseguiti (alternativamente) all'interno del blocco 2.
Se ignoro quegli individui e tratto semplicemente il progetto come se fosse un progetto randomizzato con due blocchi, in cui i blocchi sono definiti dal loro gruppo partecipante, cosa sto facendo alla mia analisi? Presumo che ci sarà una varianza "invisibile" derivante dal fatto che ci sono due individui all'interno di quei gruppi di partecipanti, che influenzano ogni corsa in modo diverso. C'è un modo in cui dovrei condurre o avvertire l'analisi (ANOVA), sapendo come è stato effettivamente condotto l'esperimento?
AnaliticaDOERe: blocco DOE e fattore confondenteHai delle opzioni... qual è la migliore che probabilmente non sapremo fino a quando non avrai ottenuto alcuni dati. I miei pensieri:
Quale rumore stai confondendo con il blocco? Vedo che parli di settimane, ma cosa (rumore) sta cambiando in quel periodo di tempo che vuoi separare dagli effetti del trattamento? Quali sono le ipotesi associate ai blocchi e in particolare ai partecipanti? La variazione del partecipante può essere studiata utilizzando il campionamento piuttosto che la sperimentazione? In questo modo avrai anche un'idea della consistenza dei partecipanti.
Hai diverse opzioni (ogni opzione richiederà un modello diverso per ANOVA).
1. Tratta il blocco come un effetto casuale e i partecipanti randomizzati all'interno dei blocchi. I partecipanti non sarebbero assegnabili e la loro variazione sarebbe assegnata all'effetto blocco. Con questo, puoi ancora tenere traccia dei 4 partecipanti e cercare effetti sistematici usando l'analisi grafica.
2. Tratta l'effetto del blocco come fisso e scegli solo 2 dei 4 partecipanti sulla base di ipotesi sul motivo per cui avrebbero un impatto sulle variabili di risposta (ad esempio, livello di esperienza). Confondi uno dei partecipanti con il primo blocco e il secondo con il secondo blocco. Ciò consentirebbe di stimare l'effetto blocco e le interazioni blocco per fattore.
3. Aggiungi i partecipanti come blocco incompleto e replicalo in 2 blocchi completi. Ovviamente rinuncerai a qualche risoluzione con questo approccio, ma sarebbe comunque una risoluzione ragionevole. IV disegno.
