カスタム計画におけるブロック因子とカテゴリー因子の違いJMP コミュニティの皆様
JMPのカスタムデザイン機能について質問です。 12 個の連続因子と 2 個のブロック因子を含む D 最適計画を生成したいと考えており、自由に実行できる実行数は 64 です。 この設計では、12 個の連続因子の 2 次交互作用効果も推定できるようにしたいと考えています。
「カスタム設計」メニューにブロッキング係数を追加し、可能であれば推定するすべての 2 次相互作用効果を選択します。 ただし、JMP はこれらの遮断効果を推定しません。
なぜそうなるかわかりますか？
追加の質問: ブロック因子ではなくカテゴリー因子を選択すると、異なる D、A、I 効率が得られます。 確かに、ブロック係数とカテゴリカル係数は、通常最小二乗推定の観点からは同じです。 JMP はカテゴリ因子をブロック因子とどのように異なる方法で処理しますか? (マニュアルを見ても答えが見つからないようです)
Re: JMP のブロック効果@maartenvM :
別の突飛なアイデアを提案します...2 つのブロック要素として考えているレベル/ブロックの数については言及していません...しかし、「ブロッキング」要素を真の 2 レベルとして使用できる方法はありますか?カテゴリ的要因はすべて最終的なスクリーニング計画にまとめられるのでしょうか? 12 個の連続因子と 2 つのカテゴリ因子 (それぞれ 2 レベル) を使用して作成したカジュアルな最終的なスクリーニング計画には 34 回の実行があります。 予算全体を大幅に下回ります。
として@ブラッドリージョーンズ考えられる 2 要素効果は非常にたくさんあると指摘しています...そして、効果の希薄性がシステムに当てはまる場合...ほとんどの場合、ほとんどの効果はアクティブではありません。 次に、2 段階の DSD モデリング手法を利用して、アクティブな主要因と 2 要因の相互作用効果を特定できます。 そうすれば、さらに実験/検証/1 回限りのトライアルなどに使用できるリソースがまだ残っています。
@ブラッドリージョーンズそして@Mark_Bailey私の考えが間違っている場合はコメントしてください。
Re: JMP のブロック効果12 個の連続因子がある場合、66 個の 2 因子交互作用 (2FI) が存在します。 したがって、64 回の実行計画でこれらすべての相互作用を推定することは不可能です。 2FI を「可能な場合」にすると、JMP は、指定した実行回数を考慮して、これらの効果をできるだけ多く見積もろうとする設計を作成します。
ブロック因子とカテゴリカル因子について...
2 つの計画を作成し、1 つはブロック因子を使用し、もう 1 つはブロック因子と同じレベル数のカテゴリー因子を使用した場合、必ずしも同じ計画が得られるとは限りません。 多くの場合、最適化される基準とまったく同じ、またはほぼ同じ値を持つ設計が多数存在します。 これらの設計は、他の基準では異なる値を持つ可能性があります。
Re: JMP のブロック効果私たちは暴力的な合意の瀬戸際に立っていると思います。
Re: JMP のブロック効果マーク、
実験を計画する際のあなたの答えに心から同意します。 しかし、私は、1 つまたは複数のブロックの治療効果がランダムな変動の範囲外である、つまりブロックと治療の交互作用が分析で見つかる例を数多く見てきました。半導体製造では、生産ロットが一般的な阻害要因となります。20 ロットで実行される 1 つの要素、複数レベルの実験を考えてみましょう。2 つのロットを除くすべてのロットでは、1 つのレベル (明確な勝者) で大きな改善 (ランダム変動の 4 倍以上) が見られますが、2 つの逸脱したロットには効果がありません。
さらなる調査により、多くの場合、「勝利」条件に影響を与える (妨げる) 可能性のある他の要因が判明します。 したがって、ブロックと治療の相互作用を常に調査する必要があります。変動プロットは、潜在的な問題を発見するのに最適で、特に調整された治療平均値 (結果 - ブロック平均|コントロール平均) をプロットします。通常、全体的な偏差、相互作用は、ブロック調整された変動プロットで視覚的に確認できます。
結論から言うと、ブロックが 3 ～ 4 つ以上ある場合は、少なくともブロック処理の相互作用の視覚的分析を行う必要があるというのが私の意見です。
Re: JMP のブロック効果私たちは、哲学的観点から、カテゴリー因子と阻害因子を異なる方法で扱います。
カテゴリカル因子は、調査対象の 2 つ以上のレベルを示します。 任意のレベルを設定できます。 ブロック係数は、実験単位の制限と実行のランダム化の制限を表します。
ブロック変更による固定効果またはランダム効果は、それぞれ平均 (切片) またはランダム誤差 (分散) のみにあると考えられるため、交互作用効果にはブロック因子は関与しません。 私たちは、因子の影響がブロック間で変わるとは考えていません。 科学と工学はすべてのブロックで同じように機能しますが、平均応答はブロック間で固定またはランダムに変化する可能性があります。
相互作用があると思われる場合は、ブロックを変更するとレベルが変化する実際の要因があることになります。 それを特定し、ブロックとしてではなく要素として扱う必要があります。
