DOE 차단 및 교란 요인확인. 그래서 저는 5(5)개의 2-수준 요인 F1, F2...F5로 실험을 했습니다. 직접적인 관심이 아닌 추가 변수는 본질적으로 실험을 2개의 개별 1주 블록으로 나누는 (차단) 변수 F6을 요구하는 변경하기 어려운 요소였습니다. 참가자 그룹 중 하나가 참여를 1주일 또는 다른 주간으로 나누어야 했고 그 효과를 차단하고 싶었기 때문입니다. 차단 변수의 수준을 참가자 그룹 A와 참가자 그룹 B라고 합시다.
나는 32번의 런 예산을 가지고 있었다. 그래서 저는 16개 짜리 두 개를 가지고 있었습니다. 저는 F1-F5의 5가지 주요 관심 요인에 대한 주요 효과와 2차 교호작용에 관심이 있었습니다.
어떤 시점에서 누군가가 또 다른 합병증을 소개했습니다. 차단 요인(참가자 그룹) 외에도 참가자 그룹 A와 B 각각에 2명의 개인이 있다는 것을 알게 되었습니다. 의도한 대로 각 실행이 지정된 참가자 그룹 A 또는 B와 연결되는 대신 각 실행은 한 명의 특정 개인과 연결되었습니다. 이내에 즉, 두 개인 중 한 명이 각자의 16개 런 블록 내에서 특정 런을 할당받았습니다. 즉, 개인 1과 2가 (교대로) 실행된 블록 1 내에서 실행되고 개인 3 또는 4가 실행된(교대로) 블록 2 내에서 실행됩니다.
그 개인들을 무시하고 단순히 두 개의 블록이 있는 무작위 설계인 것처럼 설계를 처리하면 블록이 참가자 그룹에 의해 정의되는 경우 내 분석에 대해 무엇을 하고 있습니까? 참가자 그룹 내에 두 명의 개인이 있고 각 실행에 서로 다른 영향을 미치기 때문에 '보이지 않는' 차이가 있을 것이라고 가정합니다. 실험이 실제로 어떻게 수행되었는지 알고 분석(ANOVA)을 수행하거나 경고해야 하는 방법이 있습니까?
해석학암사슴Re: DOE 차단 및 교란 요인옵션이 있습니다... 어느 것이 가장 좋은지 데이터를 얻을 때까지는 알 수 없습니다. 내 생각:
어떤 소음이 블록과 혼동되고 있습니까? 몇 주를 언급하는 것을 보았지만 그 기간 동안 치료 효과와 분리하고 싶은 것(소음)은 무엇입니까? 블록, 특히 참가자와 관련된 가설은 무엇입니까? 실험이 아닌 샘플링을 사용하여 참가자 변형을 연구할 수 있습니까? 이렇게 하면 참가자 일관성에 대한 아이디어도 얻을 수 있습니다.
몇 가지 옵션이 있습니다(각 옵션에는 ANOVA에 대해 다른 모델이 필요합니다).
1. 블록을 무작위 효과로 취급하고 블록 내에서 참가자를 무작위로 처리합니다. 참가자는 할당할 수 없으며 변형은 차단 효과에 할당됩니다. 이를 통해 4명의 참가자를 계속 추적하고 그래픽 분석을 사용하여 체계적인 효과를 찾을 수 있습니다.
2. 차단 효과를 고정된 것으로 취급하고 응답 변수(예: 경험 수준)에 영향을 미치는 이유에 대한 가설을 기반으로 4명의 참가자 중 2명만 선택합니다. 참가자 중 한 명을 첫 번째 블록과 혼동하고 두 번째 블록을 두 번째 블록과 혼동합니다. 이를 통해 블록 효과 및 블록별 상호 작용을 추정할 수 있습니다.
3. 참가자를 불완전 블록으로 추가하고 이를 2개의 완전한 블록으로 복제합니다. 분명히 이 접근 방식을 사용하면 일부 해결 방법을 포기할 수 있지만 여전히 합리적인 해상도입니다. IV 디자인.
