So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einGuten Tag. Ich habe ein teilfaktorielles DOE mit 6 Faktoren und 2 Stufen erstellt. Es gibt 8 Antwortvariablen. Die für dieses DOE erstellte Datentabelle hat nur Spalten für 1 Messung für jede Antwortvariable. Jeder experimentelle Code hat jedoch 2 Wiederholungen für alle 8 Antwortvariablen. Die Datentabelle hat keine Spalten für die Wiederholungen. Wie kann ich die Wiederholungen in die Datentabelle aufnehmen, damit ich die ANOVA-Analyse durchführen kann?
VersuchsplanungBetreff: So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einZunächst einmal: Willkommen in der Community.
Erstellen Sie einfach 2 Spalten für jede Antwortvariable in einer Sequenz (siehe Anhang). Wenn die Daten erfasst sind, stapeln Sie jede dieser 2 Spalten (Tabellen > Stapeln und führen Sie mehrere Reihenstapel aus. 8 ist die Anzahl der Reihen und aktivieren Sie das Kontrollkästchen „Zusammenhängend“). Führen Sie ein einfaches Bereichsdiagramm aus, um die Variabilität innerhalb der Behandlung zu ermitteln. Wenn Sie mit dem Bereichsdiagramm zufrieden sind, führen Sie „Tabellen > Zusammenfassung“ aus und fassen Sie die 2 wiederholten Datenpunkte zusammen (Sie können den Durchschnitt dieser 2 wiederholten Datenpunkte berechnen und die Varianz berechnen, um sie als Antwortvariablen zu verwenden.)
Betreff: So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einHallo @BILPE ,
Willkommen in der Community!
Um eine ergänzende Option zu der von @statman vorgeschlagenen hinzuzufügen, können Sie Ihre Wiederholungen auch im Modellierungsteil nutzen, indem Sie Ihre Daten unter einer neuen Spalte wie „Wiederholung“ stapeln (mit zwei Ebenen, 1 und 2, da Sie zwei Messungen pro Bedingung/Durchlauf haben) und diesen Faktor als Zufallseffekt verwenden:
Mithilfe eines gemischten Modellansatzes hätten Sie dann eine Schätzung der Varianz, die durch diese „Wiederholung“ eines Zufallseffekts erklärt wird (Sie können die Bedeutung der Variabilität auch visuell mit dem Diagramm „Tatsächliches mal Vorhersagen“ und der Visualisierung der Residuen beurteilen) und weitere Informationen über den Vergleich zwischen der geschätzten Varianz des Effekts und der geschätzten Fehlervarianz des Modells (siehe: Methode der eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit (REML) 
Dadurch wäre auch eine genauere Schätzung der anderen Terme mit festen Effekten möglich.
Anbei finden Sie die Datentabelle mit den zur Demonstration verwendeten Daten.
Betreff: So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einVictor, Sie ordnen den Wiederholungen DFs zu. Die Wiederholungen sind keine unabhängigen Ereignisse und sollten daher keinen DFs zugeordnet werden. Dies wäre angemessen, wenn die Datenpunkte Replikate und keine Wiederholungen wären.
Betreff: So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einDu hast Recht, entschuldige, dass ich zu schnell geantwortet habe.
Ich frage mich, ob es nicht angemessen wäre, ein gemischtes Modell mit wiederholten Messungen anzupassen, wobei das „Muster“ (Behandlung) als „Subjekt“-Rolle und „Wiederholung“ als „Wiederholt“-Rolle verwendet wird. Der schwierigste Teil wäre, die richtige Kovarianzstruktur herauszufinden und anzunehmen.
Betreff: So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten einIch glaube nicht, dass das „richtig“ wäre (ich bin mir nicht sicher, ob richtig wichtig ist???). Es gibt keine Zufallsvariable, daher ist das Modell vollständig ein Modell mit festen Effekten (d. h. kein gemischtes Modell). Die DFs aus den Behandlungen werden den Modelltermen zugewiesen. Die Wiederholungen liegen innerhalb der Behandlung. Die Variation innerhalb der Behandlung kann nicht auf die Modelleffekte zurückzuführen sein, da diese konstant sind, wenn die wiederholten Messungen erfasst werden. Sie müssen auf das sich innerhalb der Behandlung ändernde Rauschen zurückzuführen sein. Dieses Rauschen kann bei Verwendung von Wiederholungen nicht zugewiesen werden, es kann jedoch mithilfe der Standardabweichung oder Varianz als Antwort quantifiziert werden. Wenn Sie die wiederholten Messungen mitteln, hat dies den interessanten Effekt, dass der Effekt des Rauschens innerhalb der Behandlung verringert und somit die Präzision des Experiments erhöht wird.
