Quando dovresti valutare solo gli effetti principali? (Non principale + interazione del 2° ordine)CIAO,
Mi piacerebbe sapere quando una situazione richiede la valutazione dei soli effetti principali, ignorando gli effetti di interazione.
Io e un collega abbiamo approcci diversi su come vengono eseguiti i progetti di screening, quindi mi piacerebbe capire cosa pensano gli altri.
Possiamo assumere quanto segue:
- Questo è un disegno di screening (diciamo 4 fattori - 2 Livelli)
- Fino a questo punto non si sa nulla delle interazioni e in teoria potrebbe esistere qualsiasi interazione
- Il materiale (Esperimento n.) e il tempo non sono limitati
- È possibile eseguire DoE di follow-up per migliorare il modello
Apprezzo l'efficienza e, quando possibile, indirizzerò sempre gli esperimenti verso la mentalità dello "scienziato avido", tuttavia, non lo farò compromettendo il modello stesso. La mia preoccupazione è che, quando potrebbero essere presenti, le interazioni potrebbero non essere identificate se viene implementato un progetto basato solo sugli effetti principali. Se un fattore viene eliminato dallo schermo perché l'effetto principale viene ritenuto insignificante, non si corre il rischio di identificare il vero ottimale se ci fosse la possibilità che fosse presente un'interazione positiva?
Progettazione di esperimentiRe: Quando valutare solo gli effetti principali? (Non principale + interazione del 2° ordine)Ecco i miei pensieri:
Prima una precisazione, quando si eseguono disegni fattoriali, le interazioni sono presenti, potrebbero semplicemente essere alias e quindi non specificatamente assegnabili. Le tue preoccupazioni sono legittime. Tuttavia, se ti impegni nella sperimentazione sequenziale, gli errori commessi nell'interpretazione degli esperimenti iniziali verranno scoperti nell'iterazione successiva.
Non esiste un approccio corretto alla sperimentazione. Data la situazione che poni, ho i seguenti commenti:
1. 4 fattori non è proprio un disegno di screening. È possibile eseguire 4 fattori in resIV in 8 trattamenti. Penso che i progetti di screening abbiano ≥5 fattori, nel qual caso si iniziano a realizzare i vantaggi del frazionamento e della progettazione sequenziale.
2. Inizio sempre con la PMI (conoscenza del dominio) come base per determinare la risoluzione. Suggerisco di prevedere l' ordine di classificazione degli effetti di 1° e 2° ordine. Gli effetti del 2° ordine sono possibili/probabili? Man mano che gli effetti del 2° ordine aumentano nel tuo ordine di rango, considera progetti a risoluzione più elevata.
3. Considera lo spazio di progettazione. Effetti di ordine superiore (ad esempio, interazioni e curvatura) si verificano all'interno dello spazio . Quindi il primo obiettivo è spostare il tuo spazio verso un livello "quasi" ottimale (ovviamente nessuno sa dove sia l'ottimo... ci affidiamo alla PMI per fornire assistenza). Quindi aumentare lo spazio. Se sei lontano dall'ottimale, potrebbe non essere efficiente studiare all'interno dello spazio. Sappiamo tutti che il percorso più veloce tra due punti è una linea retta, quindi utilizza i fattori a 2 livelli per spostare lo spazio. Questa è l'idea alla base dello screening. Sperimenta molti fattori sperando di trovare fattori che muovano rapidamente lo spazio e si concentrino sui fattori significativi.
4. Non ignorare il rumore. In quasi tutti i casi, il numero di fattori manipolati è sempre un piccolo sottoinsieme di tutti i fattori. Cosa fai con gli altri? La risposta corretta NON è mantenerli costanti. Quale strategia dovresti usare per partizionare e assegnare il rumore (ad esempio, ripetizioni, repliche, blocchi, grafici divisi, nidificazione)? Questa è IMHO la parte più impegnativa della sperimentazione e quella meno insegnata. Sfortunatamente, il software non fornisce indicazioni.
In tutti i casi, progettare più esperimenti. Confrontare e contrapporre. Cosa farà ciascuno in termini di assegnazione, confondimento e limitazione degli effetti dei fattori? Valuta questo rispetto alle risorse e scegline uno.
"Il miglior progetto che potrai mai realizzare è quello che disegni dopo averlo eseguito"
Re: Quando valutare solo gli effetti principali? (Non principale + interazione del 2° ordine)Grazie per la spiegazione approfondita Giusto per confermare, se un'interazione viene confusa dal disegno di screening, identificherà comunque ogni fattore dell'interazione come significativo? Questo può poi essere seguito da ulteriori esperimenti per cercare fattori confusi attraverso le interazioni?
Esempio:
Schermata degli effetti principali:
Modello: X1, X2, X3, X4
Fattori significativi trovati: X1, X2, X3
D/I ottimale:
Modello: X1, X2, X3, X1*X2, X2*X3 (Potenzialmente X1^2, X2^2, X3^2)
E in questo esempio, ci sono prove ragionevoli per affermare che X4 non ha fornito alcuna interazione con X1-X3?
Grazie
Re: Quando valutare solo gli effetti principali? (Non principale + interazione del 2° ordine)Questa è una bella domanda, ma sfortunatamente la risposta non è definitiva. Sebbene consideriamo i principi di scarsità, gerarchia ed ereditarietà (affinché un effetto di ordine superiore sia attivo almeno 1 genitore dovrebbe essere attivo) come principi guida , non sono assoluti. È interessante notare che gli effetti principali F=ma... m (massa) e a (accelerazione) non sono presenti nel modello. Solo l'interazione.
In alcuni casi la struttura dell'alias può essere conosciuta e quindi si può ipotizzare quali possibili (confusi) effetti siano attivi. Questi possono essere separati negli studi successivi (ad esempio, ripiegati). Gli esperimenti con aliasing parziale sono più difficili da disaggregare. Sebbene ciò che farai effettivamente nella prossima iterazione dell'esperimento non sarà deciso finché non analizzerai il primo esperimento, dovresti prevedere tutti i possibili risultati e anticipare tutte le possibilità.
