Hallo @Enormous_PValue ,
Willkommen in der Community!
Ich bin nicht ganz sicher, ob Sie zwischen Replikaten (gestapelte Tabelle) und Wiederholungen (geteilte Tabelle) unterscheiden.
Unterschied zwischen Wiederholung und Replikation : Bei der Wiederholung geht es darum, mehrere Antwortmessungen im selben Versuchsdurchlauf durchzuführen (dieselbe Probe/Zeile in der Datentabelle, mehrere Spalten für jede an dieser Probe durchgeführte Messung) , während bei der Replikation mehrere Versuchsdurchläufe (mehrere Proben/Zeilen in der Datentabelle) für jede Behandlungskombination durchgeführt werden.
- Replikationen werden verwendet, um reine Fehler und Parameterschätzungen genauer abzuschätzen. Eine Replikation ist ein neuer Durchlauf. Durch die Replikation werden alle Variationsquellen (Experiment und Messung) reduziert.
- Wiederholungen können verwendet werden, um die Messvarianz zu verringern und die Messpräzision/-genauigkeit zu erhöhen. Durch wiederholte Messungen wird lediglich die Abweichung von der Messung reduziert.
Mehr zu diesem wichtigen Unterschied können Sie hier lesen: https://cdn.statease.com/media/public/documents/2021-08_Replicates_vs_Repeats.pdf
Wenn Sie Replikate erwähnen, können Sie Ihr Design in Ihrem Anwendungsfall mithilfe der Plattform „Augment Designs“ replizieren. Siehe Beispiel „Replizieren eines Designs“ . Sie haben jedoch Recht: Durch die Erweiterung mit dieser Plattform wird eine Tabelle mit Replikationsläufen erstellt, die in der gleichen Reihenfolge wie das ursprüngliche Design angeordnet sind (die ursprünglichen Läufe werden lediglich so oft kopiert und gestapelt, wie Sie es angegeben haben). Ich sehe zwei Optionen, die zur Verbesserung der Randomisierung interessant sein könnten:
- Entweder erstellt man das Design mit Replikaten und kann, wenn man die Experimente gleichzeitig durchführen kann, die gesamte Datentabelle randomisieren. @jthi hat gestern einen netten Trick für mich gefunden, um eine Datentabelle mithilfe der Funktion „Tabellenteilmenge“ mit einer zufälligen Teilmenge der Stichprobengröße 1 zu randomisieren: Zeilen aus einer Datentabelle randomisieren
- Wenn Sie die Experimente nicht gleichzeitig durchführen können, empfiehlt es sich, einen blockierenden Zufallseffekt hinzuzufügen, um die Replikationsanzahl zu ermitteln und die Durchläufe innerhalb jeder Replikation zu randomisieren. Auf diese Weise können Sie Abweichungen von Replikat zu Replikat in Ihrem Modell berücksichtigen.
Mitteln Sie die Replikate nicht nach Kombinationen aus „Lauf“ und Behandlung. Replikate sind einzelne neue Läufe und ermöglichen es, den Freiheitsgrad zu erhöhen, um bestimmte Effekte leichter zu erkennen. Eine Mittelung würde diesen wichtigen Vorteil zunichtemachen.
Wenn sich Ihre Frage auf Wiederholungen und nicht auf Replikate bezog, können Sie in verschiedenen Beiträgen mehr darüber lesen, wie Sie damit umgehen:
Kann ich eine Standardabweichung von Replikaten in DOE-Analysen einbeziehen?
Wie füge ich meinem Versuchsdesign mehrere Messungen einer Probe hinzu?
Wie schreibe ich die Datentabelle mit Wiederholungen und Replikaten
DOE – Replikate vs. Wiederholungen
So schließen Sie Wiederholungen in DOE-Antwortdaten ein
Grundsätzlich fügen Sie in einem Wiederholungsszenario für jede Wiederholung der Messung eine Messspalte hinzu und können ein Modell an den Mittelwert dieser Messungen sowie an die Standardabweichung anpassen, wenn dies für Sie interessant sein könnte.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.
