Betreff: Woher weiß ich, ob mein ausgewähltes Design orthogonal ist? (GültigkeitswahlexperimentDas Design ist nicht orthogonal, wenn es auch nur eine einzelne Nicht-Null-Korrelation gibt. Die Frage bezieht sich eigentlich nicht auf die Designmatrix. Es geht um die Modellmatrix, die zur Schätzung der Parameter verwendet wird.
Die Frage „Ist die Korrelation zu hoch“ ist weiterhin gültig. Die Antwort ist, dass es von der Varianz der Antwort abhängt. Die Korrelation der Schätzungen erhöht die Varianz der Schätzungen. Diese Inflation verringert die Aussagekraft der Tests für signifikante Schätzungen. Es wird die Unsicherheit in den Vorhersagen des Modells erhöhen. Wenn Ihre Antwort eine leichte Abweichung aufweist, können Sie aufgrund der Korrelation eine stärkere Inflation tolerieren. Wenn Ihre Antwort eine erhebliche Abweichung zeigt, können Sie möglicherweise keine Inflation akzeptieren.
Woher weiß ich, ob mein ausgewähltes Design orthogonal ist? (Gültigkeit des AuswahlexperimentsFür meine Masterarbeit habe ich einen Discrete-Choice-Experminent in JMP erstellt. Das folgende Design basiert auf JMP (mit 4 Attributen, jeweils 3 Ebenen und 16 Auswahlsätzen)
Als ich die Gültigkeit des Entwurfs überprüfte, erstellte ich eine Korrelationsmatrix aus Dummy-Variablen. Die Attribute Gar2/Gar3 (Garantie) und EEO 450,525 und 600 (Effizienz der Energieumwandlung) korrelieren miteinander. Ist diese Korrelation zu hoch, um ein orthogonales Design zu sein, oder erreicht sie nicht einen bestimmten Schwellenwert/eine bestimmte Grenze? Mit anderen Worten: Muss ich ein anderes Design erstellen?
Versuchsplanung
