Hola @Olaf ,
Mirando el caso de uso, el diseño parece ser un diseño de parcela dividida (ya que "Condición" está anidada en el factor "Jaula"), con:
- factor categórico "Jaula" establecido como "Muy difícil de cambiar" (con 6 niveles)
- factor categórico "Condición" establecido como "Difícil de cambiar" (con 4 niveles)
- factor categórico "Dieta" configurado como "Fácil de cambiar" (con 3 niveles).
Más información aquí: Diseños con restricciones de aleatorización (jmp.com)
Si especifica 6 parcelas completas y 12 subparcelas para 36 ejecuciones, debería obtener el mismo tipo de tabla que la que ha compartido (consulte la tabla "Diseñador personalizado y efectos aleatorios, diseño de evaluación y aleatorio").
El script para generar la tabla DoE está aquí:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Gain", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"C1", "C2", "C3", "C4", "C5", "C6"}, "Cage", 2 ),
Add Factor( Categorical, {"A1", "A2", "A3", "A4"}, "Condition", 1 ),
Add Factor( Categorical, {"Restrict", "Normal", "Supplementary"}, "Diet", 0 ),
Set Random Seed( 641607656 ), Number of Starts( 1562 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Alias Term( {1, 1}, {3, 1} ), Set N Whole Plots( 6 ), Set N Subplots( 12 ),
Set Sample Size( 36 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)</CODE></PRE>
<P>Sin embargo, habrá algunas columnas redundantes en el análisis y el modelo, ya que las parcelas completas corresponden al factor "Jaula" y las subparcelas corresponden al factor "Condición".</P>
<P>Entonces, al iniciar el análisis, es posible que deba especificar el modelo manualmente para que se corresponda con el análisis que tiene:</P>
<UL>
<LI>Efectos fijos: Condición, Dieta, Condición x Dieta</LI>
<LI>Efectos aleatorios : Jaula, Jaula x Condición</LI>
</UL>
<P>Guardé la secuencia de comandos para iniciar este modelo en la secuencia de comandos "Ajustar modelo mixto" en la tabla de datos.</P>
<P>El código JSL es:</P>
<PRE><CODE class=" language-jsl">Fit Model(
Y( :Gain ),
Effects( :Condition, :Diet, :Condition * :Diet ),
Random Effects( :Cage, :Cage * :Condition ),
Personality( "Mixed Model" )
)
Con respecto a las corridas para eliminar/agregar, en la generación del diseño, el número mínimo de corridas es 13 y, por defecto, JMP recomienda 36 corridas (el número que tiene en su caso de estudio). No hay un número máximo de corridas, pero puede probar con 48 corridas por ejemplo (para tener un múltiplo de 6 y 12, para la trama completa y la subtrama respectivamente).
Por lo tanto, podría comparar 3 diseños con 24, 36 y 48 ejecuciones y ver cuál es el mejor diseño para un buen compromiso entre precisión y presupuesto experimental. La evaluación de los diseños puede no ser muy "precisa", ya que algunas columnas son redundantes en el análisis (y no usará todos sus factores como efectos fijos). Pero aún puede proporcionar una vista interesante y comparativa sobre el análisis de potencia (menor potencia para factores difíciles/muy difíciles de cambiar en comparación con el factor fácil de cambiar), varianza de predicción y alias en el diseño.
Espero que esta respuesta te ayude,
Hola Víctor,
Respondiste perfectamente a la pregunta de generación. A veces simplemente pasamos por alto lo más obvio a favor de algo mucho más complicado;)
Muchas gracias.
Olaf
Hola, lo intenté reproducir un bonito diseño en el capítulo 4 del libro de Elizabeth A. Claassens "JMP para modelos mixtos" utilizando JMP DOE Diseñador personalizado . Pero fallé y no sé por qué/cómo resolverlo.
El diseño en sí es sencillo: Hay 6 jaulas . Cada jaula se puede dividir en dos áreas . Un área se puede establecer en uno de 4 condición . Cada una de las áreas es lo suficientemente grande como para albergar espacio para 3 nidos diferentes . Dentro de un nido los ratones serán atribuidos a uno de 3 dietas diferentes .
El experimento está configurado para aprender cómo los ratones ganan peso dependiendo de condición y dieta. Estos son los efectos fijos .
Lo interesante es el hecho de que jaula*condición será tratado como un r efecto aleatorio como es el unidad experimental real. Agregué dos imágenes para mostrar la evaluación.
También adjunté dos diseños hechos a mano diferentes para mostrar la idea. El primero es del libro de Elizabeth. El segundo considera una jaula más grande.
¿Cómo produciría tales diseños con Custom Designer? teniendo en cuenta la naturaleza aleatoria de la unidad experimental? (Y, por supuesto, obtener algo de aleatorización).
Cual carreras Podría gota /agregar si pudiera permitirme menos/más carreras teniendo en cuenta el equilibrio?¿Vale la pena la lager?
Cómo puedo comparar los dos diseños incluyendo los efectos aleatorios?
mejor olaf
