Dans une conception en blocs complets randomisés (RCBD).¿Que dois-je faire si l'hypothèse d'absence d'interaction entre le facteur d'intérêt et le bloc n'est pas remplie ?
Voici mes réflexions, mais je vous préviens, ma réflexion sur l'utilisation des blocs peut être différente de l'approche énumérative typique. L’objectif du RCBD est double :
1. Partitionner les effets du bruit de manière à augmenter l'espace d'inférence tout en améliorant éventuellement la précision de la conception, et
2. Attribuer les effets des interactions bloc ET bloc par facteur. Ce dernier étant de la plus haute importance pour une conception robuste.
Concernant votre requête, je pense qu'il est déraisonnable de supposer que les effets des facteurs resteront constants en fonction de l'évolution du bruit (ceci quantifié par les interactions bloc par facteur). Il y a tellement de preuves empiriques que ce n’est pas vrai, je ne sais pas pourquoi quelqu’un supposerait que c’est vrai. Pourquoi les produits ne fonctionnent-ils pas comme prévu entre les mains du client ? (Pourquoi les entreprises dépensent-elles autant d’argent pour réagir aux plaintes des clients et à la garantie ?). Pourquoi les paramètres de processus d'une machine de moulage par injection ne restent pas constants lors de la prochaine configuration de la machine ? Pourquoi les entreprises manufacturières doivent-elles modifier leur processus lorsque de nouveaux lots de matières premières sont introduits dans le processus ?
Revenons à votre question, ceci indique que votre ou vos facteurs ne sont pas robustes au bruit. Vous devrez répéter pour identifier quels bruits spécifiques x pourraient être les coupables. Posséder une main, c'est une excellente nouvelle. Vous avez identifié que les résultats de votre expérience exécutée dans les conditions du premier bloc ne se répètent pas lorsque vous exécutez dans les conditions du deuxième bloc. Célébrez que vous avez identifié cela et vous pouvez poursuivre votre enquête pour découvrir la structure causale. Pensez-y de cette façon, que se passerait-il si vous n'aviez pas bloqué et que vous utilisiez les résultats des premières conditions de blocage. Votre modèle ne fonctionnera pas lorsque les conditions changeront, ce qui sera invariablement le cas.
