Guten Morgen,
Wenn ich nicht zur optimalen Planplattform wechsle:
- Ich erstelle einen Plan mit 3 kategorialen Faktoren mit jeweils 3 Stufen + ich füge nur die 3 Haupteffekte hinzu => 18 empfohlene Versuche
- Ich erstelle einen Plan mit 3 kategorialen Faktoren, 2 Faktoren mit 3 Stufen und 1 Faktor mit 4 Stufen + ich füge nur die 3 Haupteffekte hinzu => 12 empfohlene Versuche.
Warum gibt es weniger Versuche für den 2. Plan, wenn es für einen der kategorialen Faktoren mehr Faktorstufen gibt?
Vielen Dank im Voraus
Ein kleiner Fehler im Beitrag: Wann ich benutze CUSTOM DESIGN-Plattformform
Hallo @Charlotte1 ,
Willkommen in der Community!
Einen Teil der Antwort darauf, wie die „Standard“-Anzahl der Durchläufe in der Custom Design-Plattform berechnet wird, finden Sie hier: Design-Generierung (jmp.com) : " Dieser Wert basiert auf Heuristiken zum Erstellen eines ausgewogenen Designs mit mindestens vier Läufen mehr als der Mindestanzahl an Läufen. "
Wenn Sie Ihre Beispiele reproduzieren, ist die Situation wie folgt:
- In Ihrem Fall 1 beträgt die Mindestanzahl der Läufe 7: Sie haben 1 Achsenabschnitt und 2 Terme für jeden 3-stufigen kategorialen Faktor (Anzahl der Stufen 1, da die letzte Stufenschätzung aus den anderen berechnet werden kann: L1+L2). +L3 = 0). JMP könnte 11 Läufe empfehlen (7 Mindestläufe für die Schätzung der Haupteffekte + 4 zusätzliche Läufe), aber diese Zahl führt zur Entstehung eines unausgewogenen Designs, bei dem nicht alle Faktoren so präzise und einheitlich geschätzt werden, wie sie könnten. Daher berechnet JMP die Mindestanzahl an Läufen, um die Bedingung für ein ausgewogenes Design mit mindestens vier Läufen mehr als der Mindestanzahl an Läufen zu erfüllen (und in diesem Fall führt dies bei einer nur ungeraden Anzahl von Ebenen für Ihre Faktoren zu 18 Läufen). ).
- In Ihrem Fall 2 beträgt die Mindestanzahl der Läufe 8: Sie haben 1 Achsenabschnitt, 2 Terme für jeden 3-stufigen kategorialen Faktor und 3 Terme für den 4-stufigen kategorialen Faktor. Wenn Sie 4 weitere Läufe hinzufügen, können Sie ein ausgewogenes Design mit 12 Läufen erhalten, daher ist dies der Vorschlag, den JMP macht.
Seien Sie jedoch vorsichtig, diese Standardeinstellung ist in Ihren Anwendungsfällen möglicherweise nicht die optimale und es müssen noch andere Merkmale bewertet werden. Wenn Sie sich beispielsweise die Leistungsanalyse ansehen (Fähigkeit, einen statistisch signifikanten Effekt zu erkennen, falls vorhanden), können Sie erkennen, dass die beiden Designs eindeutig nicht gleichwertig sind:
Anwendungsfall 1 mit 18 Läufen vs. Anwendungsfall 2 mit 12 Läufen:
Und der gleiche Vergleich und die gleiche Analyse könnten für die Vorhersagevarianz (höhere Vorhersagevarianz bei 12 Durchläufen als bei 18 Durchläufen) und die Betrachtung der Unterschiede für die Aliase in den Designs usw. durchgeführt werden.
Sie können auch schnell die Anzahl der standardmäßigen Läufe zur Schätzung der Haupteffekte mit der Anzahl der Läufe vergleichen, wenn Sie alle Kombinationen zwischen Faktorebenen durchgeführt haben:
- Im Anwendungsfall 1 haben Sie 3^3 = 27 mögliche Kombinationen.
- Im Anwendungsfall 2 haben Sie 4x3x3 = 36 mögliche Kombinationen.
Selbst wenn also beide Designs die „Standard“-Anzahl von Durchläufen verwenden, decken sie ganz intuitiv nicht den gleichen experimentellen Raum aller Kombinationen ab: Im Anwendungsfall 1 decken Sie 66,7 % aller möglichen Kombinationen ab, während in In Anwendungsfall 2 decken Sie nur 33,3 % aller möglichen Kombinationen ab, daher die höhere Potenz für Faktoren, die geringere Vorhersagevarianz usw. in Anwendungsfall 1 im Vergleich zu Anwendungsfall 2.
Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
