DOE의 무작위 대 고정 차단 요인모두들 안녕,
1개의 응답으로 4개의 연속 요인을 평가하는 맞춤형 DOE 실험을 설정하려고 합니다. 30회 실행 제한이 있고 주요 효과에 관심이 있습니다(나중에 가능하면 양방향 상호 작용도 수행하고 싶습니다). 저는 이 실행을 설정했지만 이 30개의 실행이 두 개의 이미징 플랫폼으로 분할되어야 하기 때문에 저는 당 15개의 실행으로 두 개의 차단을 사용합니다. 모델에 대해 높은 검정력과 낮은 분산 값을 생성하는 고정된 차단 요인으로 시도했습니다. 그러나 제게는 무작위 차단 요소를 사용하는 것이 합리적입니다. 더 많은 자유도를 확보할 수 있고 물리적 관점에서도 두 플랫폼이 매우 유사해야 하고 그러한 많은 플랫폼의 모집단에서 두 개의 무작위 플랫폼만 있어야 하기 때문입니다.
그러나 이 설계를 계산할 때(D-최적 설계를 사용하고 있음) 훨씬 더 낮은 절편을 제외한 모든 항에 대해 좋은 검정력 값을 얻습니다. 동시에 평균 분산은 고정 차단에서 무작위 차단으로 약 0.1에서 0.7로 점프합니다.
누군가 나에게 그 이유와 이 문제를 피하는 방법을 알려줄 수 있습니까? 나는 항상 무작위 차단이 효과(특히 주요 효과)를 추정하는 데 더 많은 힘을 준다고 가정했습니다.
감사합니다
실험 설계Re: DOE의 무작위 대 고정 차단 요인안녕 마크와 스탯맨,
입력해 주셔서 감사합니다. 나는 내 플랫폼(이미저가 아니라 테스트가 발생하는 소모성 부품)이 더 많은 플랫폼이 있을 것이기 때문에 무작위 효과로 설정되어야 한다고 생각합니다. 분류.
주요 질문은 랜덤 블록과 고정 블록에서 평균 분산과 낮은 차단력에서 왜 그렇게 차이가 나는지였습니다. 일반적으로 고정은 더 많은 미지수를 제공하지만 내 경우에는 각각 15개의 실행이 있는 두 개의 매우 큰 블록만 있기 때문에 동일해야 합니다. 내가 올바르게 기억한다면 고정된 경우 k 블록에 대해 k-1 미지수를 추가하고 고정된 경우 추가된 유일한 미지수는 블록 간의 분산입니다. 두 디자인의 컬러 맵도 정확히 동일하게 보이므로 요인 간의 추가 상관 관계가 올바르게 발생하지 않았어야 합니까?
이것에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.
Re: DOE의 무작위 대 고정 차단 요인먼저 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다.
아마도 다른 관점에서 내 생각을 공유하겠습니다.
1. 데이터를 분석하는 방법과 분석에 사용하는 도구는 데이터를 획득한 방법에 따라 다릅니다. (실제로 이것은 답변할 수 있는 질문, 도출할 수 있는 결론 및 결과 추정에 대한 확신이 데이터 획득 방법에 따라 달라집니다.)
2. 블록의 적절한 "지정"에 대해 논의할 수 있지만, 어떤 요인이 블록과 혼동되는지 구체적으로 할당할 수 있고 Mark가 제안한 대로 이러한 "수준"을 재현할 수 있다면 해당 블록을 고정 효과로 취급할 수 있습니다. 나는 그것들을 무작위로 취하는지(또는 그것들을 무작위 효과로 취급하는지) 추론 공간을 증가시키는지 또는 "대담한 수준"에서 구체적으로 조작하는지에 대해 토론할 것입니다. 개인적으로 블록을 구체적으로 조작함으로써 더 넓은 추론 공간을 가질 가능성이 더 크다고 생각합니다.
3. 블록을 고정 효과로 취급하면 설계 구조의 견고성을 정량화하는 가장 좋은 방법인 블록별 상호 작용(본질적으로 잡음별 상호 작용)을 정량화할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. 변화하는 소음에 대해 설계 요소의 효과가 일관됩니까?
4. 흥미롭게도 차단은 추론 공간을 늘리는 동시에 설계의 정밀도를 높이는 추가 이점이 있습니다(Box에서 정의한 대로). 이는 내부 블록이 요인 효과에 편향된 다음(노이즈가 블록 내에서 일정하게 유지됨) 노이즈가 블록 간에 변경되어 할당될 수 있기 때문입니다.
"할 수 있는 것은 차단하고, 할 수 없는 것은 무작위화" GEP 상자
실험을 실행하는 동안 식별 및 관리할 수 있는 항목을 차단하고, 식별되지 않았거나 실험 기간 동안 관리할 수 없는 노이즈에 대해 무작위화합니다.
Re: DOE의 무작위 대 고정 차단 요인효과를 고정 또는 무작위로 처리할지 여부는 일반적으로 DF 또는 검정력의 문제가 아니라 변동을 보는 방법입니다. 재현 가능한 수준인 경우 수준이 관심 있는 유일한 수준인 경우 고정 효과로 취급합니다. 수준이 더 큰 모집단의 표본인 경우 이 두 가지 특정 수준에 실제로 관심이 없지만 모집단 전체의 변동인 경우 무작위 효과로 취급하십시오.
그렇다면 두 이미저를 어떻게 보십니까? 그들은 유일한 두 장치입니까? 가까운 미래에 두 기기만 남게 될까요? 그런 다음 블록을 고정 효과로 취급합니다. 크고 끊임없이 변화하는 풀에서 두 이미저를 선택했습니까? 그런 다음 무작위 효과로 취급하십시오.
