안녕하세요. 저는 JMP Pro 15.2.1을 사용하고 있습니다.
설계된 실험의 차단에 대해 지속적인 혼란이 있습니다. 특히 내가 실제로 차단하고 있는지 여부.
내 실험에는 세 가지 2수준(켜기/끄기) 관심 요인이 있습니다. 응답 변수는 작업을 수행하는 데 걸리는 시간입니다. 저는 2x2x2 계승을 수행하고 싶고 주효과와 양방향 상호작용의 중요성을 테스트하는 데 관심이 있습니다. 나는 24회 실행 또는 8회 치료 중 3회 반복을 수행했습니다.
또한 실행을 수행하는 6명의 다른 연산자가 있다고 가정해 보겠습니다. 나는 연산자 효과에 관심이 없지만 이러한 변동 원인을 설명하고 싶습니다. 복잡한 문제는 내가 제어할 수 없는 제약으로 인해 각 작업자가 "표시"되고 서로 다른 실행 횟수가 할당된다는 것입니다. 즉, 무작위로 추출된 24개의 실행 테이블 중 2~6번의 실행이 할당됩니다.
다음과 같은 방식으로 실험을 진행했다고 가정해 보겠습니다.
- 연산자 1이 나타났고, 예를 들어 6번의 실행을 수행할 수 있었습니다. 나는 24개 실행 테이블에서 6개의 무작위 처리를 연산자 1에 할당했습니다.
- 연산자 2가 나타났고, 예를 들어 4번의 실행을 수행할 수 있었습니다. 나머지 18개 실행 중 무작위 처리 4개를 연산자 2에 할당했습니다.
- 24번의 실행이 완료될 때까지 나머지 연산자로 반복합니다.
따라서 이것은 정확하게 차단된 디자인이 아닙니다. 그만큼 운영자 무작위화에 대한 제약이 아니었습니다. 이는 범주형 공변량에 가깝습니다. 아마도 운영자의 기술은 다르지만 그들의 기술에 대한 정량적 대리 측정(예: 수년간의 경험 또는 기본 성능 테스트)이 없습니다.
분석을 수행할 때 단순히 다음 사항을 포함합니까? 운영자 이러한 변동 원인을 설명하기 위한 항(6명의 연산자가 모집단의 표본이기 때문에 무작위 효과)은 무엇입니까? 할당합니까? 디자인 역할 (JMP 열 속성 사용) 운영자 열? 그렇다면 차단 역할이나 공변량 역할을 할당해야 합니까? 아니면 제가 실험을 수행한 방식을 고려할 때 그것이 부적절합니까? 아니면 그냥 입력할까요? 운영자 다른 주효과처럼 모델을 고려하고 그 자체에는 관심이 없기 때문에 단순히 그 중요성을 무시하시겠습니까?
BIBD를 살펴봐야 할까요? 이에 대한 JMP 모듈은 내 제약 조건에 맞지 않는 것 같습니다.
모두 감사합니다.
