Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Ciao a tutti, sto utilizzando JMP Pro 15.2.1.
Ho una persistente confusione sul blocco in un esperimento progettato. In particolare, se sto effettivamente bloccando del tutto.
Nel mio esperimento ho tre fattori di interesse a 2 livelli (on/off). La variabile di risposta è il tempo necessario per eseguire un'attività. Voglio fare un fattoriale 2x2x2 e sono interessato a testare il significato degli effetti principali e delle interazioni a 2 vie. Ho a disposizione 24 corse, ovvero 3 ripetizioni degli 8 trattamenti.
Supponiamo inoltre di avere 6 operatori diversi che eseguono le corse. Non sono interessato all'effetto dell'operatore, ma voglio tenere conto di questa fonte di variazione. A complicare le cose, a causa di un vincolo che non posso controllare, ogni operatore "si presenterà" e gli verrà assegnato un numero diverso di esecuzioni: ovunque tra 2 e 6 esecuzioni della tabella randomizzata da 24 esecuzioni.
Supponiamo che io abbia condotto l'esperimento in questo modo:
- si è presentato l'operatore 1, disponibile ad eseguire, diciamo, 6 corse; Ho assegnato sei trattamenti casuali dalla tabella delle 24 sedute all'operatore 1.
- si è presentato l'operatore 2, disponibile ad eseguire, diciamo, 4 corse; Ho assegnato 4 trattamenti casuali dalle rimanenti 18 corse all'operatore 2.
- ripetere con gli operatori rimanenti fino al completamento delle 24 esecuzioni.
Quindi, questo non è esattamente un disegno bloccato. IL Operatore non era un vincolo sulla randomizzazione. È più simile a una covariata categoriale. Gli operatori differiscono in termini di abilità, presumibilmente, ma non ho alcuna misura quantitativa proxy per le loro abilità (come anni di esperienza o un test di prestazione di base).
Quando conduco l'analisi, includo semplicemente il file Operatore termine (come effetto casuale, poiché i sei operatori sono un campione della popolazione) per tenere conto di questa fonte di variazione? Assegnamo a ruolo di progettazione (utilizzando le proprietà della colonna JMP) al file Operatore colonna? In tal caso, gli assegno un ruolo di blocco o un ruolo di covariata? Oppure è inappropriato visto il modo in cui ho condotto l'esperimento? Oppure inserisco semplicemente il file Operatore prendere in considerazione il modello come qualsiasi altro effetto principale e semplicemente ignorarne il significato poiché non mi interessa di per sé?
Dovrei guardare il BIBD? Il modulo JMP per questo non sembrava adattarsi ai miei vincoli.
Ringrazia tutti.
Progettazione di esperimentiRi: Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Ignorerei l'Operatore quando progetti l'esperimento. Trattalo come una covariata come hai suggerito, ma aggiungilo in seguito. Aggiungerei Operatore come nuova colonna di dati nominali dopo aver fatto clic su Crea tabella. Utilizzare questa colonna per registrare l'operatore per ogni esecuzione. Aggiungi questa colonna come termine nel modello e aggiungi l'attributo Effetto casuale a questo termine.
Questo non sarà ottimale, ma è pragmatico e funzionerà. Questo approccio ti consente di concentrarti sulla progettazione dell'esperimento principale, tenendo comunque conto della variazione aggiuntiva tra gli operatori.
Ri: Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Grazie @Mark_Bailey Immagino di essere sulla strada giusta. Fornisce all'Operatore a ruolo di progettazione fa qualche differenza quando lo aggiungo come termine con effetto casuale nel modello?
Ri: Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Le proprietà della colonna per i fattori DOE non aiuteranno con la covariata Operatore nel tuo caso.
Ri: Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Ecco i miei pensieri:
1. Sono confuso dalla tua affermazione " Non sono interessato all'effetto dell'operatore, ma voglio tenere conto di questa fonte di variazione"? Anche se capisco che non puoi controllare l'operatore (rumore), penso che tu voglia capire l'effetto dell'operatore e, cosa più importante, gli effetti dei fattori nel tuo studio sono coerenti rispetto al cambiamento degli operatori?
2. Forse è troppo tardi, ma non sono sicuro del motivo per cui non puoi piano per includere l'effetto dell'operatore nello studio (ad esempio, utilizza solo determinati operatori che soddisfano i tuoi criteri quando "compaiono" nell'esperimento. Potrebbe essere scomodo da eseguire e potrebbe richiedere più tempo, ma potresti ottenere informazioni "migliori".
3. Hai delle ipotesi in merito Perché gli operatori potrebbero influenzare la media o la variazione della variabile di risposta? Cosa fanno specificamente gli operatori in modo diverso o cosa varia tra gli operatori? Se riesci a ipotizzare in modo più specifico cosa sta effettivamente cambiando, potresti avere mezzi più efficienti per includere l'effetto nell'esperimento (ad esempio, esperienza, tecnica, destrezza). In tal caso, è possibile utilizzare in modo efficace il blocco o gli array di prodotti incrociati.
4. Qualcosa da tenere a mente, mentre la randomizzazione è un'eccellente strategia per ridurre al minimo i bias, aumentare l'inferenza e stimare quantitativamente l'errore, gli errori randomizzati non sono assegnabili.
5. Per la tua situazione, un po' sulla falsariga del suggerimento di Mark... Crea una colonna chiamata operator e codifica i diversi operatori. Inizia con l'analisi pratica e grafica (rispetto ad ANOVA). Quando traccia i dati usa Righe>colore o contrassegna per colonna e scegli la colonna dell'operatore per cercare modelli interessanti. Rendersi conto che gli effetti dell'operatore potrebbero essere collineari con gli effetti del trattamento.
Ri: Ho una confusione persistente riguardo al blocco delle variabili nella mia progettazione e analisi.Poche risposte, ma chiarisco che nel nostro esperimento in realtà avevamo squadre composte da cinque operatori.Gli operatori sono nidificati all'interno dei team e non si mescolano tra i team. Ho incluso il termine "squadra" nel modello, poiché ogni missione veniva condotta da una squadra.
1. sì, voglio sapere gli effetti dei fattori (se presenti) che si applicano ai team di operatori che cambiano. Ma è un fattore di disturbo dovuto all'effetto casuale. Il mio interesse è esclusivamente nel sostenere che un effetto fattoriale osservato nell'esperimento sia generalizzabile alla popolazione teorica dei team.
2. Lo screening degli operatori come questo non è un'opzione in questo momento. Tuttavia, vedere il punto 5 di seguito per altre considerazioni.
3. puoi indovinare il tipo di fattori che rendono alcuni giocatori migliori o peggiori di altri. Ma queste abilità non diventano evidenti finché non hanno eseguito alcune corse. Come risposto al punto 2, non possiamo permetterci il lusso di effettuare uno screening anticipato della loro performance. Ma è ragionevole durante la registrazione richiedere ai partecipanti la loro esperienza di gioco in termini che potrebbero essere quantificati come una covariata: anni di gioco, ecc. Altri pensieri dentro # 5 di seguito.
4. nessun commento
5. abbiamo già tracciato ciascun operatore (o più specificamente, squadre composte da gruppi di 5 operatori).Se avessimo avuto ciascun partecipante durante l'esperimento (non l'abbiamo fatto), avremmo potuto avere operatori misti tra i team per ridurre gli effetti dei poveri individuale prestazione all’interno della propria squadra. È importante sottolineare che osserviamo maggiore all'interno della squadra varianza nella variabile di risposta rispetto a noi attraverso la squadra varianza . Pertanto, includere il termine "squadra" nel modello fa ben poco per gestire l'errore.Non c'è correlazione tra il fattore "squadra" e qualsiasi altro fattore, il che è positivo. Ci sono anche poche prove che il punteggio di una squadra (la variabile di risposta) sia migliorato durante le esecuzioni successive (cioè nella terza e quarta esecuzioni). Né la loro maggiore varianza è associata alle esecuzioni precedenti. Tuttavia, penso che invece di avere 4 repliche con un sacco di rumore, avremmo potuto fare 3 "esecuzioni" di allenamento per assicurarci di aver eliminato qualsiasi effetto di apprendimento e garantire che la nostra corsa record fosse ottimale e più simile rispetto al team capacità prestazionali. Difficile da dire.
