Wann sollten Sie nur Haupteffekte auswerten? (Nicht Haupteffekte + Wechselwirkung 2. Ordnung)Hallo,
Ich möchte wissen, wann eine Situation die Bewertung nur der Haupteffekte erfordert und Wechselwirkungseffekte ignoriert.
Ein Kollege und ich verfolgen unterschiedliche Ansätze bei der Durchführung von Screening-Designs und würde daher gern erfahren, was andere darüber denken.
Wir können folgendes annehmen:
- Dies ist ein Screening-Design (sagen wir 4 Faktoren – 2 Ebenen)
- Über die Wechselwirkungen ist bisher nichts bekannt, theoretisch könnte es jedoch jede Wechselwirkung geben.
- Material (Experiment Nr.) und Zeit sind nicht begrenzt
- Zur Erweiterung des Modells können weitere DoEs durchgeführt werden.
Ich schätze Effizienz und werde Experimente, wenn möglich, immer auf die Mentalität des „gierigen Wissenschaftlers“ ausrichten, aber ich werde dabei nicht das Modell selbst kompromittieren. Meine Sorge ist, dass Interaktionen, wenn sie vorhanden sein könnten, möglicherweise nicht identifiziert werden, wenn ein Design nur mit Haupteffekten implementiert wird. Wenn ein Faktor aus dem Bildschirm eliminiert wird, weil der Haupteffekt als unbedeutend befunden wurde, besteht dann nicht die Gefahr, dass das wahre Optimum identifiziert wird, wenn das Potenzial für eine positive Interaktion besteht?
VersuchsplanungBetreff: Wann sollten Sie nur Haupteffekte auswerten? (Nicht Haupteffekte + Wechselwirkung 2. Ordnung)Das ist eine gute Frage, aber leider ist die Antwort nicht eindeutig. Obwohl wir die Prinzipien von Knappheit, Hierarchie und Vererbung (damit ein Effekt höherer Ordnung aktiv ist, muss mindestens ein Elternteil aktiv sein) als Leitprinzipien betrachten, sind sie nicht absolut. Interessanterweise sind die Haupteffekte F=ma... m (Masse) und a (Beschleunigung) nicht im Modell enthalten. Nur die Interaktion.
In manchen Fällen ist die Aliasstruktur bekannt und man kann daher vermuten, welche möglichen (verfälschten) Effekte aktiv sind. Diese können in nachfolgenden Studien getrennt werden (z. B. durch Überlappung). Experimente mit partiellem Aliasing sind schwieriger zu trennen. Was Sie in der nächsten Experimentiteration tatsächlich tun werden, wird erst entschieden, wenn Sie das erste Experiment analysieren. Sie sollten jedoch alle möglichen Ergebnisse vorhersagen und alle Möglichkeiten vorwegnehmen.
Betreff: Wann sollten Sie nur Haupteffekte auswerten? (Nicht Haupteffekte + Wechselwirkung 2. Ordnung)Vielen Dank für die ausführliche Erklärung. Nur zur Bestätigung: Wenn eine Interaktion durch das Screening-Design verfälscht wird, wird dann trotzdem jeder Faktor in der Interaktion als signifikant identifiziert? Dies kann dann mit weiteren Experimenten fortgesetzt werden, um durch Interaktionen nach verfälschten Faktoren zu suchen?
Beispiel:
Haupteffektbildschirm:
Modell: X1, X2, X3, X4
Gefundene signifikante Faktoren: X1, X2, X3
D/I optimal:
Modell: X1, X2, X3, X1*X2, X2*X3 (möglicherweise X1^2, X2^2, X3^2)
Und in diesem Beispiel gibt es vernünftige Beweise dafür, dass X4 keine Interaktion mit X1-X3 bewirkt hat?
Danke
Betreff: Wann sollten Sie nur Haupteffekte auswerten? (Nicht Haupteffekte + Wechselwirkung 2. Ordnung)Hier sind meine Gedanken:
Zunächst eine Klarstellung: Wenn Sie faktorielle Designs durchführen, sind die Interaktionen vorhanden, sie können nur Aliase sein und sind daher nicht spezifisch zuordenbar. Ihre Bedenken sind berechtigt. Wenn Sie sich jedoch auf sequentielles Experimentieren festlegen, werden Fehler, die Sie bei der Interpretation der ersten Experimente machen, in der nächsten Iteration aufgedeckt.
Es gibt keinen einzig richtigen Ansatz zum Experimentieren. Zu der von Ihnen beschriebenen Situation habe ich folgende Anmerkungen:
1. 4 Faktoren sind kein gutes Screening-Design. Sie können 4 Faktoren in resIV in 8 Behandlungen ausführen. Ich denke, Screening-Designs haben ≥5 Faktoren. In diesem Fall beginnen Sie, die Vorteile des fraktionierten und sequentiellen Designs zu erkennen.
2. Ich beginne immer mit SME (Domänenwissen) als Grundlage zur Bestimmung der Auflösung. Ich schlage vor, die Rangfolge der Effekte 1. und 2. Ordnung vorherzusagen. Sind die Effekte 2. Ordnung möglich/wahrscheinlich? Wenn die Effekte 2. Ordnung in Ihrer Rangfolge aufsteigen, sollten Sie Designs mit höherer Auflösung in Betracht ziehen.
3. Betrachten Sie den Entwurfsraum. Effekte höherer Ordnung (z. B. Wechselwirkungen und Krümmung) treten innerhalb des Raums auf. Das erste Ziel ist also, Ihren Raum „nahe“ an das Optimum zu bringen (natürlich weiß niemand, wo das Optimum ist … wir verlassen uns auf SME, um Orientierung zu bieten). Erweitern Sie dann den Raum. Wenn Sie weit vom Optimum entfernt sind, ist es möglicherweise nicht effizient, den Raum innerhalb des Raums zu untersuchen. Wir alle wissen, dass der schnellste Weg zwischen zwei Punkten eine gerade Linie ist. Verwenden Sie also Faktoren auf zwei Ebenen, um den Raum zu bewegen. Dies ist die Idee hinter dem Screening. Experimentieren Sie mit vielen Faktoren in der Hoffnung, Faktoren zu finden, die den Raum schnell bewegen, und konzentrieren Sie sich auf die signifikanten Faktoren.
4. Ignorieren Sie kein Rauschen. In fast allen Fällen ist die Anzahl der Faktoren, die Sie manipulieren, immer eine kleine Teilmenge aller Faktoren. Was machen Sie mit den anderen? Die richtige Antwort ist, sie NICHT konstant zu halten. Welche Strategie sollten Sie verwenden, um das Rauschen zu partitionieren und zuzuweisen (z. B. Wiederholungen, Replikate, Blöcke, Split-Plots, Verschachtelung)? Dies ist meiner Meinung nach der schwierigste Teil des Experimentierens und der am wenigsten gelehrte. Leider gibt die Software keine Anleitung.
Entwerfen Sie in jedem Fall mehrere Experimente. Vergleichen und kontrastieren Sie. Was bewirkt jedes Experiment hinsichtlich der Zuweisung, Störfaktoren und Einschränkung von Faktoreffekten? Wägen Sie dies gegen die Ressourcen ab und wählen Sie eins aus.
„Das beste Design, das Sie jemals entwerfen, ist das Design, das Sie entwerfen, nachdem Sie es ausgeführt haben.“
