Tengo un conjunto de datos provenientes de dos experimentos independientes. Veo que para algunas muestras hay una variación de respuesta de lote a lote (resultado final). Guíeme sobre cómo mitigar este efecto de lote en JMP.
Gracias
El enfoque más obvio es agregar una columna de datos con la indicación del lote para cada fila (ejecución experimental) y luego incluir esta columna de datos como una covariable en su modelo de regresión lineal. Asegúrese de definir el tipo de modelado de la columna de lote como nominal y no incluirlo en ningún término de interacción.
Marcos
¿Puedes dar más detalles sobre tu última declaración?¿Por qué no incluiría el lote en ningún término de interacción?En ausencia de interacciones, ¿no está permitiendo que solo varíe la intersección del modelo por lote, mientras que las interacciones también permiten que varíen los coeficientes de pendiente?
Su solicitud me confunde un poco... Simplemente no hay suficiente contexto en su solicitud para proporcionar el asesoramiento adecuado.
¿Quiere mitigar (eliminar el efecto de lote) o entender por qué hay un efecto de lote?
¿Es posible compartir los experimentos?
Si la variabilidad del lote es ruido, existen múltiples estrategias para manejar esto.
1. Una sería usar RCBD. Ejecute una réplica del experimento con un lote y la otra réplica con otro lote (confunda el bloque con el lote).
2. Si se puede medir alguna característica del lote (p. ej., viscosidad, química, etc.), entonces ciertamente podría usar esa medida del lote como una covariable como sugiere Mark.
3. Si desea comprender la variación de lotes, puede comenzar con un muestreo anidado (p. ej., sistema de medición, dentro de lote, lote a lote)
