Selección de modelos para experimentos diseñados con bloquesA veces recibo preguntas sobre cómo seleccionar el "mejor" modelo de experimentos con bloques. Le recomendamos que modele bloques como efectos aleatorios, lo que significa que no puede utilizar personalidades de Regresión gradual o generalizada para la selección del modelo porque solo admiten efectos fijos.
En este vídeo hablo de:
- Por qué bloqueamos los experimentos
- Efectos fijos versus aleatorios
- Modelado REML
- Estrategias de selección de modelos con efectos aleatorios.
Re: Selección de modelos para experimentos diseñados con bloquesHola @mjz5448 ,
Se recomienda mantener el efecto de bloque. Esto se debe a que afectará las pruebas de significancia estadística de los efectos factoriales. Existe un error que se atribuye correctamente al bloque y no se desea que este "contamine" el error estimado para los efectos factoriales. Espero que tenga sentido. En la mayoría de los casos, no afectará significativamente las conclusiones.
Phil
Re: Selección de modelos para experimentos diseñados con bloquesGracias @Phil_Kay ,
Entonces, ¿estás diciendo que el motivo para dejar un efecto de bloque no significativo en un modelo en lugar de un efecto de factor no significativo se debe al hecho de que estás más seguro (¿o tal vez 100% seguro?) de que puedes atribuir una cierta cantidad de error al bloque, mientras que con los efectos principales o términos de orden superior se vuelve más ambiguo debido a efectos de confusión, etc.?
Re: Selección de modelos para experimentos diseñados con bloques@mjz5448 - Más o menos. Sabemos que existe una fuente de error debido a los cambios entre bloques. Por lo tanto, deberíamos incluir el efecto de bloque para capturar esta fuente de error, incluso si no resulta estadísticamente significativo. Esto significa que tendremos la mejor estimación del error para la prueba de significancia de nuestros efectos factoriales. Otra muy buena razón para incluir el efecto de bloque es que @Mark_Bailey dice que se debe hacer. ¡Para mí, esa siempre es una razón suficiente!:)
