Diferencia entre factores de bloque y categóricos en diseño personalizadoQuerida comunidad JMP,
Tengo una pregunta sobre la función de diseño personalizado en JMP. Quiero generar un diseño D óptimo con 12 factores continuos y 2 factores de bloqueo y tengo 64 ejecuciones a mi disposición. Quiero que este diseño también pueda estimar los efectos de interacción de segundo orden de los 12 factores continuos.
Agrego un factor de bloqueo en el menú "Diseño personalizado" y selecciono todos los efectos de interacción de segundo orden para estimarlos si es posible. Sin embargo, JMP no estima estos efectos de bloqueo.
¿Sabrías por qué es así?
Una pregunta de seguimiento: cuando selecciono factores categóricos en lugar de factores de bloqueo, obtengo eficiencias D, A e I diferentes. Seguramente, los factores de bloqueo y los factores categóricos son los mismos en términos de estimación de mínimos cuadrados ordinarios. ¿Cómo maneja JMP los factores categóricos de manera diferente a los factores de bloqueo? (Parece que no puedo encontrar una respuesta en sus manuales)
Re: Bloquear efectos en JMP@MaartenvM :
Simplemente agregaré otra idea descabellada... no mencionas cuántos niveles/bloques estás pensando para los dos factores de bloqueo... pero ¿hay alguna manera de que puedas usar tus factores de 'bloqueo' como verdadero nivel 2? ¿Todos los factores categóricos se resumen en un diseño de detección definitivo? Un diseño de detección casual definitivo que creé con 12 factores continuos y 2 categóricos (de 2 niveles cada uno) tiene 34 ejecuciones. Muy por debajo de su presupuesto total.
Como @bradleyjones señala que hay muchos, muchos posibles efectos de dos factores... y si la escasez de efectos se mantiene en su sistema... la mayoría con toda probabilidad no estarán activos. Luego, puede aprovechar el método de modelado DSD de dos etapas para identificar los efectos de interacción de dos factores principales y activos. Entonces todavía te quedan algunos recursos para más experimentación/verificación/pruebas únicas, etc.
@bradleyjones y @Mark_Bailey por favor comente si mi idea es equivocada.
Re: Bloquear efectos en JMPSi tiene 12 factores continuos, hay 66 interacciones de dos factores (2FI). Por lo tanto, es imposible estimar todas estas interacciones con un diseño de 64 corridas. Si crea los 2FI "si es posible", JMP creará un diseño que intentará estimar tantos de estos efectos como sea posible dada la cantidad de ejecuciones que especifique.
Sobre el bloqueo versus los factores categóricos...
Si realizó dos diseños, uno usando factores de bloqueo y el otro usando factores categóricos con el mismo número de niveles que los factores de bloqueo, no necesariamente obtendrá el mismo diseño. A menudo hay muchos diseños que tienen exactamente o casi los mismos valores del criterio que se está optimizando. Estos diseños podrían tener valores diferentes según otros criterios.
Re: Bloquear efectos en JMPCreo que estamos al borde de un acuerdo violento.
Re: Bloquear efectos en JMPMarca,
Estoy totalmente de acuerdo con tu respuesta a la hora de diseñar un experimento. Sin embargo, he visto numerosos ejemplos en los que los efectos del tratamiento para uno o varios bloques están fuera de la variación aleatoria, es decir, en el análisis se encuentra una interacción bloque-tratamiento.En la fabricación de semiconductores, los lotes de producción son factores de bloqueo habituales.Considere un experimento de un factor y de varios niveles, ejecutado en 20 lotes.Para todos menos 2 lotes, hay una gran mejora (> 4 veces la variación aleatoria) con un nivel (el claro ganador), pero los dos lotes desviados no muestran ningún efecto.
Una investigación más profunda a menudo proporciona otros factores que podrían influir (interferir con) la condición de "ganador". Por lo tanto, siempre se deben investigar las interacciones entre bloque y tratamiento.Los gráficos de variabilidad son excelentes para encontrar problemas potenciales, especialmente para trazar las medias de tratamiento ajustadas (resultado - promedio de bloque | promedio de control).Por lo general, las desviaciones e interacciones brutas se pueden ver visualmente en gráficos de variabilidad ajustados por bloques.
En resumen, en mi opinión se debe realizar al menos un análisis visual de las interacciones de tratamiento de bloques, si hay más de 3 o 4 bloques.
Re: Bloquear efectos en JMPTratamos los factores categóricos y de bloqueo de manera diferente desde un punto de vista filosófico.
Un factor categórico presenta dos o más niveles a investigar. Puedo establecer cualquier nivel que quiera. Un factor de bloqueo representa una limitación de las unidades experimentales y una restricción de la aleatorización de las corridas.
No involucramos factores de bloqueo en los efectos de interacción porque creemos que el efecto fijo o aleatorio del cambio de bloques se produce únicamente en la media (intersección) o en el error aleatorio (varianza), respectivamente. No creemos que el efecto de los factores cambie entre bloques. La ciencia y la ingeniería funcionan igual en todos los bloques, pero la respuesta media puede cambiar entre bloques de forma fija o aleatoria.
Si crees que hay una interacción, entonces hay un factor real que cambia de nivel cuando cambias de bloque. Debe identificarse y luego tratarse como un factor, no como un bloqueo.
