맞춤형 설계를 사용한 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란안녕. JMP Pro 15.2.1을 사용하고 있습니다.
저는 X1이 3개 수준(전체 그림)으로 변경하기 매우 어려운 요소이고 X2가 3개 수준(하위 그림)으로 변경하기 어려운 요소인 분할 플롯 디자인을 수행하고 있습니다. X2의 3개 수준 중 2개만 각 주구에서 수행할 수 있으므로 변경하기 어려운 요소는 변경하기 매우 어려운 요소와 독립적으로 변경할 수 없는 효과를 달성하기 위해 3개의 주구와 6개의 하위 그림을 지정했습니다.
'디자인 만들기'를 클릭한 후:
기본 '모델 적합' 대화상자:
JMP가 구성 모델 효과 창에 '전체 플롯' 및 '서브플롯' 항을 포함하고 전체 및 서브플롯 요인인 X1 및 X2 항을 포함하는 이유가 궁금합니다. 중복되지 않습니까?
실험 설계Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란일반적으로 모델의 WP 및 SP라는 용어는 설계에 적용된 무작위화 제한과 관련된 오류의 추정치를 의미합니다.이러한 오류를 추정하려면 대부분의 경우 복제가 필요합니다(적어도 WP의 경우).일반적으로 하위 플롯 요소는 WP 요소와 독립적으로 변경될 수 있습니다.실험을 X1 & X2로 만든 WP와 X3 & X4로 만든 서브플롯으로 생각할 수 있습니다.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란X2의 효과를 측정할 수 있는 능력이 필요합니다. X1/X2를 결합한 6단계 팩터를 만들면 그 능력을 잃을까 두려웠습니다. 따라서 전체/서브플롯 구조입니다. X3 및 X4는 요인을 변경하기 쉽고 구속이 필요하지 않습니다.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란안녕 @gchesterton ,
귀하의 설계는 요인 X1에 요인 X2가 중첩된 분할-분할 플롯 설계입니다. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/factors.shtml#ww289141
요인 X1 및 X2는 각각 변경하기 매우 어렵고 변경하기 어렵기 때문에 설계의 무작위화에 대한 제한을 만듭니다. 요인의 효과를 설명하기 위해 모델에 고정 효과 X1 및 X2가 있고 X1(변경하기 매우 어려움) 및 X2(변경하기 어려움)로 인한 무작위 제한에 의해 생성된 무작위 효과를 설명합니다. ), 두 개를 추가해야 합니다. 무작위 효과 전체 플롯 및 하위 플롯의 경우.이렇게 하면 모델 효과 목록의 효과 이름(전체 플롯 및 하위 플롯)에 "& Random"이 추가됩니다.
무작위화 제한이 있는 기존 디자인 유형에 대한 추가 정보: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/designs-with-randomization-restrictions.shtml#ww693005
추신: 오류 메시지에서 알 수 있듯이 전체 플롯과 요인 X1이 완전히 혼란스러워서(전체 플롯의 변화는 X1의 변화이기도 함) 분산이 고정 효과 X1에서 오는지 확인할 수 없으므로 주의하십시오. , 또는 무작위화의 제한으로 인한 무작위 효과(전체 도표, 예를 들어 날짜 또는 기간에 따른 분산의 변화). 가능하면 주구의 수를 늘려 이러한 상황을 피하고 이 문제를 해결하십시오.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란고마워 빅터. 내 VH2C 요인은 3단계 위치입니다. 각 위치에는 이틀 간의 실험이 있습니다. 내 H2C 인자 X2는 각 위치에서 하루 종일 고정됩니다. 그러나 X2 수준은 둘 이상의 위치에서 수행됩니다. 예를 들어, X2L1은 서로 다른 두 위치에서 수행됩니다. X2L2는 서로 다른 두 위치에서 수행됩니다. X2L3은 두 위치에서 수행됩니다. X2의 레벨은 둘 이상의 위치에서 수행되므로 중첩된 것으로 간주하지 않았습니다.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란승리자
내 이전 게시물을 참조하십시오. 이것은 개념적으로 디자인입니다. X2의 각 수준은 전체 플롯에서 두 번 표시됩니다. 그래서 저는 그것을 내포된 요인으로 정의해야 할지 서브플롯으로 정의해야 할지 몰랐습니다. 주구 3개, 부구 6개를 지정하고, 부구가 전체구와 독립적으로 달라지지 않도록 하여 원하는 설계표를 얻을 수 있었던 것 같습니다.
X1의 영향을 해결할 수 있는 능력을 상실한다는 데 동의합니다. 괜찮아.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란나는 당신의 디자인과 선택을 얻습니다. 옵션을 확인하는 것 같습니다. 서브플롯이 전체 플롯과 독립적으로 변하도록 허용하는 것은 여기서 차이가 없습니다. 서브플롯과 전체 플롯의 수가 각 전체 플롯에 대해 가능한 모든 수준의 X2를 갖기에 충분하지 않기 때문입니다. 3개의 전체 플롯에 대해 9개의 서브플롯이 필요했을 것입니다. X2의 3가지 가능한 수준을 포함하는 각 주구.
예, 구성을 사용하면 전체 플롯의 무작위 효과 또는 X1의 고정 효과를 구별할 수 없습니다. X1의 고정 효과에 관심이 없다면 모델에 유지하는 이유는 무엇입니까?
그런 다음 분산은 전체 플롯의 무작위 효과에 완전히 기인할 수 있으며, 이는 변경하기 어려운 요인 X2를 추정하는 데 더 많은 힘을 제공해야 합니다(다른 주요 효과 X3 및 X4 및 "쉬운- to-change" 요인), 디자인의 별칭(무작위 제한으로 인한 X1과 X2 사이의 상관 관계)을 줄이고 예측의 평균 분산을 줄입니다.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란고마워 빅터. 나는 당신이 내 원래 질문/혼란을 만졌다고 생각합니다 ... X1에 대해 신경 쓰지 않고 어쨌든 전체 플롯과 혼동된다는 점을 감안할 때 전체 플롯과 X1을 내 모델에 포함하는 이유는 무엇입니까? 그래서... 'Whole Plots & Random' 항을 유지하고 X1을 제거할까요?
첫 번째 질문과 혼동하고 싶지 않은 또 다른 질문이 있습니다.
나는 각 주구에서 실행을 수행하기 위해 무작위로 할당된 알 수 없는(이 시점에서) 수의 연산자를 가질 것입니다. 각 전체 플롯에 4개의 다른 연산자가 있을 수 있습니다. 그러나 나는 그것을 통제할 수 없다. 무작위 효과로 연산자 항을 추가하시겠습니까? 나는 오퍼레이터 효과에 관심이 없고, X2, X3, X4로 내 힘을 최대화하는 데만 관심이 있습니다.
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란@gchesterton 모델에서 X1을 제거하고 "Whole Plots & Random"을 유지하면 모델에서 전체 플롯 간의 반응 분산의 변화(전체 플롯의 무작위 효과)를 설명할 수 있지만 반응 평균값의 변화는 설명할 수 없음을 의미합니다( 절편) X1 수준 사이.
따라서 결과에 따라 작동하거나 작동하지 않을 수 있습니다. 가장 합리적인 방법을 선택하기 위해 다양한 모델링 접근 방식(X1 사용, X1 사용 안 함, 각 경우에 전체 플롯 무작위 효과로 설명되는 분산 정도 평가)을 시도하는 것이 좋습니다. 하나.
임의 효과를 통해 가능한 분산의 원인을 고려하는 경우 실험 분산의 일부가 임의 효과(자유도를 사용하지 않음, 따라서 DF는 고정 효과에서만 사용됩니다.)
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란다시 한 번 감사드립니다 @Victor_G . 말이 됩니다. 귀하의 마지막 의견은 연산자에 대한 무작위 효과 용어를 포함해야 함을 의미합니까? 우리는 운영자를 무작위로 할당할 것이지만, 내가 얼마나 많은 운영자를 갖게 될지는 미리 알 수 없습니다.
그렉
Re: 맞춤 디자인을 사용하여 플롯 분할 -- 모델링 용어 혼란안녕 그렉,
가능한 경우 모델에서 연산자(무작위 효과)를 고려하고 연산자 할당의 값으로 열을 채우기 위해 임의 블록 효과에 대한 모든 열 속성이 있는 열을 추가할 수 있습니다.
실험이 연산자 블록 내에서 무작위화되지 않고 연산자 블록이 유사하지 않을 수 있으므로 이 설정이 최적이 아닐 수 있지만 기여하지 않은 실험 분산을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
다시 말하지만, 두 가지 분석(이 연산자 임의 효과 포함 및 제외)을 시도하면 어떤 모델이 이치에 맞고 주제에 가장 적합한지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
