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Minimiser la variabilité des donneurs dans les études

Salut,

Dans nos études, nous utilisons toujours plusieurs donneurs et nous savons qu'il existe une variabilité entre les donneurs. Pouvons-nous utiliser l'ajustement y par x et choisir « donneur » pour le blocage ?

Merci.

Exploration et visualisation des donnéesObjet : Minimiser la variabilité des donneurs dans les études

Il semble que vous souhaitiez traiter un effet dans votre modèle comme un effet "bloc"... c'est-à-dire donneur. Le fait qu'un effet soit ou non traité comme un « bloc » dépend de la manière dont les données ont été recueillies par rapport à la conception expérimentale. Si le « donneur » a été traité comme un facteur de blocage par rapport à la conception expérimentale, vous pouvez incorporer cet effet dans le modèle d'une manière appropriée à la façon dont la conception a été construite. Voici une vidéo JMP On Demand que vous trouverez peut-être informative sur le blocage et le DOE.

Blocage dans DOE avec JMP

Et d'une manière générale, je m'en tiendrai à la plate-forme Fit Model pour votre travail de modélisation ... pas Fit Y by X pour l'inclusion d'effets de bloc dans un modèle.