Re: ¿Cómo saber si el diseño de mi elección es ortogonal? (Validez del experimento de elecciónEl diseño no es ortogonal cuando hay incluso una única correlación distinta de cero. La pregunta no es realmente sobre la matriz de diseño. Se trata de la matriz del modelo que se utiliza para estimar los parámetros.
La pregunta, "es la correlación demasiado alta", sigue siendo válida. La respuesta es que depende de la varianza de la respuesta. La correlación de las estimaciones inflará la varianza de las estimaciones. Esta inflación reduce el poder de las pruebas para estimaciones significativas. Aumentará la incertidumbre en las predicciones del modelo. Si su respuesta exhibe una ligera variación, puede tolerar una inflación más considerable debido a la correlación. Si su respuesta muestra una variación sustancial, es posible que no pueda tomar ninguna inflación.
¿Cómo saber si el diseño de mi elección es ortogonal? (Validez del experimento de elecciónPara mi tesis de maestría hice un experimento de elección discreta en JMP. El siguiente diseño salió de JMP (con 4 atributos, 3 niveles cada uno y 16 conjuntos de opciones)
Cuando comprobé la validez del diseño hice una matriz de correlación de variables ficticias. Los atributos Gar2/Gar3 (garantía) y EEO 450,525 y 600 (eficiencia de conversión de energía) se correlacionan entre sí. ¿Esta correlación es demasiado alta para ser un diseño ortogonal o no alcanza un umbral/límite específico? En otras palabras, ¿necesito hacer un diseño diferente?
Diseño de experimentos
