こんにちは、私は JMP Pro 15.2.1 を使用しています。
計画された実験でのブロックについてずっと混乱しています。 特に、本当にブロックしているかどうか。
私の実験では、3 つの 2 レベル (オン/オフ) の関心要素があります。 応答変数はタスクの実行時間です。 2x2x2 階乗を実行したいと考えており、主効果と二元交互作用の重要性をテストすることに興味があります。 私は 24 回の実行、つまり 8 回の治療のうち 3 回の繰り返しを利用しました。
さらに、6 人の異なるオペレーターが実行を実行していると仮定します。 私は演算子効果には興味がありませんが、この変動の原因を説明したいと考えています。 問題を複雑にしているのは、私が制御できない制約により、各オペレーターが「現れ」、異なる実行数 (ランダム化された 24 の実行テーブルの 2 ～ 6 つの実行の間) に割り当てられることです。
次のような方法で実験を行ったとします。
- オペレーター 1 が現れ、たとえば 6 回の実行が可能になりました。 24 の実行テーブルから 6 つのランダムな治療をオペレーター 1 に割り当てました。
- オペレーター 2 が現れ、たとえば 4 回の実行が可能になりました。残りの 18 回の実行から 4 つのランダムな治療をオペレーター 2 に割り当てました。
- 24 回の実行が完了するまで、残りのオペレーターでこの作業を繰り返します。
したがって、これは正確にはブロックされたデザインではありません。 のオペレーターはランダム化に対する制約ではありませんでした。 これはカテゴリ共変量に似ています。 おそらくオペレーターのスキルは異なりますが、私には彼らのスキルを表す定量的な尺度（経験年数やベースラインのパフォーマンステストなど）がありません。
分析を行うときは、単純にオペレーターこの変動の原因を説明するための項 (6 人の演算子は母集団からのサンプルであるため、変量効果として) はどうなるでしょうか? を割り当てますかデザインの役割(JMP列プロパティを使用)オペレーターカラム？ その場合、ブロック役割または共変量役割を割り当てますか? それとも、私の実験のやり方を考えると、それは不適切なのでしょうか？ それとも単に入力するだけですか?オペレーター他の主効果と同様にモデルを考慮し、それ自体には興味がないので単純にその重要性を無視しますか?
BIBDを見るべきですか? そのための JMP モジュールは私の制約に適合しないようでした。
皆さんありがとう。
