Danke @J_Asscher Und @Phil_Kay für diese Sitzung und an alle Benutzer, die teilgenommen haben!
Video:
Ergebnisse der Umfragefragen:
Die Diskussion wurde im Chat fortgesetzt:
Q: Akzeptieren Sie immer die Standardanzahl ganzer Grundstücke? Würden Sie es jemals erhöhen?
A1: In der Tat sehr nützlich, aber manchmal etwas problematischer für die Modellierung
A2: Möglicherweise müssen Sie die Anzahl der gesamten Diagramme erhöhen, wenn Sie bei den Schätzungen Ihrer Haupteffekte für schwer zu ändernde Faktoren mehr Aussagekraft und Präzision wünschen
F: Welche Auswirkungen hat die Ausführung eines Standarddesigns durch Gruppieren von Experimenten? Ist es jemals akzeptabel?
A1: Möglicherweise lauern Variablen, die Ihre Antworten beeinflussen, wie Zeit, Temperatur, Bediener usw., und der Fehler ist nicht mehr zufällig (er kann Änderungen aufgrund der „Blockänderungen“ entsprechen), wodurch einige wichtige Faktoren verborgen oder offengelegt werden können unwichtige korrelierten mit lauernden Variablen
A2: Stellen Sie sich vor, Sie erstellen zwei Blöcke und im ersten Teil haben Sie X1 als -1 und im zweiten Teil als +1. Wenn Sie einen versteckten Effekt oder etwas haben, das sich mit der Zeit verschlechtert und mit der Zeit zunimmt, wird dieser Effekt X1 zugeschrieben, auch wenn dies nicht der Fall ist. Dies kann zu falschen Modellen führen.
Während der Sitzung wurden einige weitere Informationen weitergegeben:
- Whitepaper zum Thema Split Plot: https://www.stat.purdue.edu/~kuczek/stat514/Split%20plot%20example.pdf
- Folgen Sie Phil auf LinkedIn: #DOEbyPhilKay
- Folgen Sie Victor Guiller auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/victorguiller/
