カスタム設計を使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱やあ。 JMP Pro 15.2.1を使用しています。
私は分割プロット設計を行っています。ここで、X1 は 3 レベル (プロット全体) で変更が非常に難しい因子であり、X2 は 3 レベル (サブプロット) で変更が難しい因子です。 各プロット全体で実行できるのは、X2 の 3 つのレベルのうち 2 つだけです。そのため、その効果を達成するために、3 つのプロット全体と 6 つのサブプロットを指定しました。ここでは、変更が難しい係数は、変更が非常に難しい係数とは独立して変更できません。
「デザインを作成」をクリックした後:
デフォルトの「モデルの適合」ダイアログ:
JMP が構築モデル効果ウィンドウに、全体およびサブプロットの因子である X1 および X2 項に加えて、なぜ「プロット全体」および「サブプロット」項を含めるのか混乱しています。 それは冗長ではないでしょうか?
実験計画法Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱一般に、モデル内の WP および SP という用語は、設計に課されたランダム化の制限に関連する誤差の推定値を意味します。これらのエラーを推定するには、ほとんどの場合、レプリケーションが必要です (少なくとも WP の場合)。通常、サブプロット係数は WP 係数とは独立して変更できます。あなたの実験は、X1 と X2 で作成された WP と、X3 と X4 で作成されたサブプロットとして考えることができます。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱X2の効果を測る能力が欲しい。 X1/X2を組み合わせた6レベル因子を作ったら、それを行う能力が失われるのではないかと心配していました。 したがって、全体/サブプロットの構造になります。 X3 と X4 は係数を変更するのが簡単であり、制約する必要はありません。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱やあ@gchesterton 、
あなたの計画は、因子 X1 内に因子 X2 が入れ子になっている分割-分割プロット計画です。 https://www.jmp.com/support/help/ja/17.1/#page/jmp/factors.shtml#ww289141
因子 X1 と X2 はそれぞれ変更が非常に難しく、計画のランダム化に制限を設けます。 因子の効果を考慮するために、モデルには固定効果 X1 と X2 があり、X1 (変更が非常に困難) と X2 (変更が困難) によるランダム化制限によって作成されるランダム効果を考慮します。 )、2 つ追加する必要がありますランダム効果プロット全体とサブプロット用。これにより、モデル効果リストの効果名 (プロット全体とサブプロット) に「& Random」が追加されます。
ランダム化制限のある既存のタイプの設計の詳細: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/designs-with-randomization-restrictions.shtml#ww693005
PS: エラー メッセージが示すように、プロット全体と因子 X1 が完全に混同されているため (プロット全体の変化は X1 の変化でもある)、分散が固定効果 X1 から来ているかどうかを判断できないことに注意してください。 、またはランダム化の制限によるランダム効果（プロット全体、たとえば、日またはその日の期間に応じた分散の変化）から。 可能であれば、プロット全体の数を増やしてこの状況を回避し、この問題を解決してください。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱ありがとうビクター。 私の VH2C 要素は 3 つのレベルを持つ場所です。 各場所で 2 日間の実験が行われます。 私の H2C 係数 X2 は、各場所で 1 日中固定されるようなものです。 ただし、X2 のレベルは複数の場所で行われます。 たとえば、X2L1 は 2 つの異なる場所で実行されます。 X2L2 は 2 つの異なる場所で実行されます。 X2L3 は 2 か所で行われます。 X2 のレベルは複数の場所で実行されるため、それらがネストされているとは考えませんでした。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱ビクター
前回の投稿を参照してください。これは概念的なデザインです。 X2 の各レベルは、プロット全体にわたって 2 回表されます。 そのため、それをネストされた要素として定義するか、サブプロットとして定義するべきかわかりませんでした。 3 つの全体プロットと 6 つのサブプロットを指定し、サブプロットがプロット全体から独立して変更できないようにすることで、希望する設計テーブルを取得できたようです。
私は、X1 の影響に対処する能力を失うことに同意します。 それで大丈夫です。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱デザインと選択はわかりました。オプションを確認しているようですサブプロットがプロット全体とは独立して変化することを許可しても、ここでは違いはありません。サブプロットとプロット全体の数は、各プロット全体に対して X2 のすべての可能なレベルを持たせるのに十分ではないためです。3 つのプロット全体に対して 9 つのサブプロットが必要になります。各プロット全体には、X2 の 3 つの可能なレベルが含まれています。
はい、あなたの設定では、プロット全体のランダム効果と X1 の固定効果を区別することはできません。 X1 の固定効果に興味がないのであれば、なぜそれをモデルに残しておく必要があるのでしょうか?
これにより、分散はプロット全体のランダム効果に完全に起因することができ、変更が難しい係数 X2 (他の主効果 X3 および X4 および「簡単な相互作用」に対する無視できる影響) を推定するためのより多くの力が得られるはずです。変更」因子) を削減するだけでなく、設計内のエイリアス (ランダム化の制限による X1 と X2 の間の相関) を削減し、予測の平均分散を削減します。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱ありがとうビクター。 私の最初の質問/混乱に触れたと思います... X1 は気にしておらず、とにかくプロット全体と混同されているのに、なぜプロット全体と X1 の両方をモデルに含める必要があるのでしょうか。 それで...「プロット全体とランダム」という用語を保持し、X1 を削除しますか?
最初の質問と混同したくなかった別の質問があります。
各プロット全体の実行を実行するために、(この時点では) 未知の数のオペレーターをランダムに割り当てます。 各プロット全体に 4 つの異なる演算子が存在する可能性があります。 しかし、私にはそれをコントロールすることができません。 変量効果として演算子項を追加しますか? 私はオペレーター効果には興味がなく、X2、X3、および X4 を使用してパワーを最大化することだけに興味があります。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱@gchestertonモデルから X1 を削除し、「プロット全体とランダム」を維持するということは、モデル内でプロット全体間の応答分散の変化 (プロット全体のランダム効果) は説明できるかもしれないが、応答平均値の変化は説明できないことを意味します (切片) X1 レベル間。
したがって、結果によっては、うまくいく場合もうまくいかない場合もあります。最も合理的なものを選択するために、さまざまなモデリング アプローチ (X1 を使用する場合と X1 を使用しない場合、それぞれのケースでプロット全体の変量効果によってどの程度の分散が説明されるかを評価する) を試してみることをお勧めします。一。
変量効果による考えられる分散の原因を考慮すると、実験の分散の一部は変量効果 (自由度を使用しない) によって説明されるため、因子の重要な固定効果を検出する能力を最大化するのに役立ちます。したがって、DF は固定効果によってのみ使用されます)。
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱再度、感謝します@Victor_G 。 それは理にかなっている。 あなたの最後のコメントは、演算子に変量効果項を含める必要があることを意味していますか? オペレーターはランダムに割り当てますが、何人になるかは事前にわかりません。
グレッグ
Re: カスタム デザインを使用したプロットの分割 -- モデリング用語の混乱こんにちは、グレッグさん
可能であれば、モデル内の演算子 (変量効果として) を考慮して、ランダム ブロック効果のすべての列プロパティを含む列を追加し、その列に演算子の割り当てからの値を入力できます。
実験は演算子ブロック内でランダム化されないため (演算子ブロックは類似していない可能性がある)、この設定は最適ではない可能性がありますが、原因のない実験の分散を減らすのに役立つ可能性があります。
繰り返しますが、両方の分析 (この演算子の変量効果を使用する場合と使用しない場合) を試すと、どちらのモデルが意味があり、トピックに最も適しているかを判断するのに役立つ場合があります。
