JMP コミュニティの皆様
DoE JMP カスタム デザイン プラットフォームを使用して、次のデザインを構築しています。
* 4 つの継続的要因 (変化しにくい 2 つと変化しやすい 2 つ)
※1 ブロッキングファクター
* 2 日間で 18 回の実験を行う必要があります (1 日目に 9 回、2 日目に 9 回)。
両日の間で考えられる影響は、ブロックあたり 9 回の実行で 2 つのブロックを構築することにより、ブロック係数を使用してモデル化する必要があります。
ここで、メニューをクリックすると、2 つのブロックに分かれた 18 個の実験を含む計画が表示されます。 ただし、私の問題は、ブロック列もランダム化されていることです。 最初の 9 つの実験は 1 日目に実行し、2 番目の実験は 2 日目に実行する必要があるため、ブロッキング列は次のようにする必要があります。
1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2
このブロック列を取得するように JMP に指示するにはどうすればよいですか?
事前にご協力いただきありがとうございます。
最高、
マイク
@マイク2
変更が難しい要因は、変更が容易な要因よりも優先されます。ブロック要因はその 1 つです。 回避策は、
- まずは、変更が難しい 2 つの要素と、変更が容易な 2 つの要素から始めます。
- として日を追加とても厳しいカテゴリカル因子を 2 レベルで変更します。
- モデルを構築します。 日中に関わるすべてのインタラクションを削除します。
- プロット全体の数を 2 に設定します。
- あなたのデザインを作成してください
別のプロット全体を追加する必要があるという警告メッセージが表示されます。 日ごとの統計的な違いをテストする必要がない限り、テストする必要はありません。 そうした場合、因子をランダム効果として扱う必要が生じる可能性が最も高いため、設計と分析の問題はその日からさらに難しくなります (ブロックのような固定効果には、有限で通常は小さいレベル数があります)。
データを分析するときは、いくつかの変更を加える必要があります。
- 取り除くプロット全体とランダムモデルから。 日と混同されています。
- 日を含む統計テストは無視します。 F 検定に間違った誤差成分 (分母) が使用されます。
これが理にかなっていることを願っています。 数年前、ブロッキングとスプリットプロットのデザインに触れるマスタリング JMP セッションを録画しました。 そのページの下部にも追加のリンクが多数あります。
こんにちは、ドンさん
素早い回答と素晴らしい回避策をありがとうございます。 ただし、まだ未解決の質問があります。
DoE / Design Diagnostics / Evaluate Design メニューを使用して、結果のデザインを分析したいと考えています。 あなたのアドバイスに従って、これを行うには、日要素と混同されるため、プロット全体要素も削除する必要があります。 しかし、残念ながら、JMP では、変更が非常に難しい要素も含めることを強制されます。 こちらの回避策もご存知ですか？
前もって感謝します！
マイク
私の理解が正しければ、日は変更が非常に難しい要素として使用され、2 日の差を推定する場合はモデルに残されます。 ただ、両方を持ちたくないだけですプロット全体とランダムモデルに日と日が含まれている場合、わずか 2 つの観測値 (つまり 2 日) では日の差について適切な統計検定を実行できません。
