Interpretación estadística de un diseño DOE de parcela divididaHola,
No estoy acostumbrado a la interpretación estadística del DoE de parcela dividida y no sé cuál es el impacto si tengo un "valor p de Wald" <5%.
Sé que si es superior al 5%, toda la parcela y la subparcela no tienen impacto en el plan, por lo que si su valor es <5% significa que toda la parcela y la subparcela tienen un impacto en el plan, pero ¿cómo puedo analizar eso? ?
Gracias por su ayuda.
Diseño de experimentosRe: Interpretación estadística de un diseño DOE de parcela divididaHola @Zhou69 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
¿Ya ha consultado la sección de ayuda de JMP relacionada con el diseño de parcela dividida y un ejemplo de análisis? : https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/index.shtml#page/jmp/splitplot-experiment.shtml#ww557792
El análisis realizado en "Estimaciones de componentes de varianza REML" muestra varias informaciones interesantes relacionadas con su pregunta:
Primero, puede evaluar cuánta varianza se puede atribuir al efecto aleatorio de toda la trama, en comparación con la variación total. De esta manera puede comparar si el término de error asociado con toda la replicación de la trama es menor o mayor que el término de error residual. En otras palabras, cuánta variabilidad se captura a través del efecto aleatorio de toda la parcela y qué tan grande es esta variabilidad en comparación con la variabilidad experimental total (también conocido como el impacto "práctico" del efecto aleatorio de toda la parcela sobre la variabilidad experimental). Esto puede ayudarle a evaluar y comparar el impacto práctico de la variabilidad de toda la parcela en la variabilidad total de los resultados experimentales.
En segundo lugar, puede utilizar eficazmente el valor p de Wald mostrado para evaluar si el efecto aleatorio de toda la trama es estadísticamente significativo, lo que significa que la varianza de la respuesta depende del efecto aleatorio. Esto puede ayudarle a evaluar la significancia estadística del efecto aleatorio de toda la trama.
Puede combinar estas dos informaciones para evaluar cuánta variabilidad se captura a través del efecto de toda la trama y evaluar si este componente de la varianza es estadísticamente significativo.
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: Interpretación estadística de un diseño DOE de parcela divididaEs mucho más fácil brindar consejos de interpretación si comparte su tabla de datos (puede anonimizarla). Piénselo de esta manera... Es como si hubiera realizado dos experimentos. Un experimento que incluye los efectos de toda la trama cuya significación estadística se compara con el error de toda la trama (que se estima mediante la replicación). Y los factores de parcela dividida cuya significación estadística es estimada por el MSE.
El primer paso en el análisis es la importancia práctica. ¿La variable de respuesta cambió lo suficiente como para que el estudio proporcionara información? Grafique los resultados y evalúe desde una perspectiva científica o de ingeniería. Entonces puedes hacer las estadísticas. Personalmente, no soy un gran admirador de los valores p como prueba definitiva de significancia, a menos que realmente comprenda lo que constituye el término de error (por ejemplo, factores e interacciones de factores que no se manipulan específicamente en su experimento pero que varían, también conocido como ruido). ) y tener cierto conocimiento sobre qué tan representativos son los términos de error con respecto a los errores aleatorios verdaderos. Prefiero los diagramas de Daniel (gráficos normales y medio normales) para todo el diagrama y las subtramas por separado (ya que cada uno tiene su propia estimación asociada de errores aleatorios). Menos posibilidades de sesgar los errores y dar una buena comparación relativa de efectos.
