Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Ciao,
Ho terminato di recente un DSD e ho scoperto che abbiamo dovuto usare una materia prima alternativa in diverse esecuzioni a causa delle carenze del nostro fornitore abituale. Questa materia prima alternativa ha dimostrato di aumentare le rese nelle esecuzioni passate, ma è molto costosa e non è qualcosa che possiamo reperire regolarmente, quindi non faceva parte del piano sperimentale. Temo che questa materia prima alternativa abbia distorto i miei risultati e mi chiedo se ci sia un modo per tenerne conto dopo che l'esperimento è stato completato come covariata?
Ho anche notato una certa tendenza temporale nei miei rendimenti, con le esecuzioni precedenti che hanno avuto rendimenti leggermente migliori. C'è anche un modo per tenere conto della data come covariata?
Progettazione degli esperimentiRi: Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Il primo approccio sarebbe quello di aggiungere una colonna alla tabella in cui indichi l'ID della materia prima o, in alternativa, aggiungere colonne che hanno le proprietà dei materiali utilizzati. Quindi includerle nel modello. Probabilmente dovresti usare la regressione stepwise o la regressione generalizzata (in JMP Pro) per ordinare l'effetto del modello.
Per il possibile trend temporale, se si dispone di un ordine randomizzato delle esecuzioni sperimentali, allora, in generale, qualsiasi trend temporale minore viene mediato tra i fattori sperimentali. Se si ritiene che il trend sia reale e importante, creare un'altra colonna con un indicatore di trend temporale (potrebbe essere semplice come l'ordine di esecuzione) e includerlo nel modello come fattore continuo.
Ri: Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Ciao @mjz5448 ,
Per la tua prima domanda, la risposta di @MathStatChem ti aiuterà ad analizzare i tuoi esperimenti con covariate aggiunte a posteriori. Puoi controllare le piattaforme Evaluate Designs e Multivariate per valutare le correlazioni tra i tuoi fattori originali e la covariata aggiunta, per controllare qualsiasi punto cieco che questa aggiunta potrebbe creare (alias completi tra il termine specifico del modello e l'effetto principale del fattore della covariata, ad esempio). Potrebbero essere necessarie analisi e modelli specifici in grado di gestire la multicollinearità: minimi quadrati parziali, regressione generalizzata con penalizzazione tramite metodi Ridge/Elastic Net, utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico robusti come Bootstrap Forest/Predictor Screening, ecc...
Per la tua seconda domanda, ti consiglierei di leggere questi argomenti con problemi simili:
Covariate in ordine definito nella progettazione personalizzata
Incorporare il ritardo temporale nel DoE
Il primo argomento descrive come creare un DoE robusto nel tempo tenendo conto del tempo come covariata direttamente nella creazione del DoE.
Spero che questa risposta completi l'altra e ti sia utile,
Ri: Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Grazie, ci darò un'occhiata quando ne avrò l'occasione.
Ri: Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Grazie! Proverò a sperimentare la regressione graduale come dici tu.
Ri: Aggiungere una covariata dopo aver completato il progetto di screening definitivo?Aggiungo solo alcuni commenti...
Puoi mettere un valore per la covariata per ogni trattamento. La covariata è effettivamente costante durante il trattamento?
Hai valutato l'errore di misurazione per la misurazione della covariata?
Prestare attenzione alla multicollinearità quando si aggiunge la covariata (ottenere VIF e tracciare diagrammi di dispersione delle x rispetto alla covariata)
Quando si valuta la covariata, metterla per prima nel modello e utilizzare test sequenziali (SS di tipo 1) per valutare la covariata. Utilizzare SS di tipo 3 per valutare gli altri termini nel modello.
