Ciao @Enorme_PValore ,
Benvenuti nella Community!
Non sono del tutto sicuro che si faccia la differenza tra repliche (tabella impilata) e ripetizioni (tabella divisa).
Differenza tra ripetizione e replicazione : La ripetizione consiste nell'eseguire più misurazioni di risposta nella stessa sessione sperimentale (stesso campione/riga nella tabella dati, diverse colonne per ogni misurazione effettuata su questo campione) , mentre la replica consiste nell'eseguire più sessioni sperimentali (più campioni/righe nella tabella dati) per ogni combinazione di trattamento.
- Le repliche vengono utilizzate per stimare con maggiore precisione l'errore puro e le stime dei parametri in modo più accurato. Una replica è una nuova esecuzione. La replica riduce tutte le fonti di variazione (sperimentale + misurazione).
- Le ripetizioni possono essere utilizzate per ridurre la varianza della misurazione e aumentare la precisione/accuratezza della misurazione. La ripetizione delle misurazioni riduce solo la variazione dalla misurazione.
Puoi leggere di più su questa importante differenza qui: https://cdn.statease.com/media/public/documents/2021-08_Replicates_vs_Repeats.pdf
Per quanto riguarda il tuo caso d'uso, se stai menzionando repliche, puoi replicare il tuo design usando la piattaforma Progetti di aumento . Vedi l'esempio Replicare un design . Comunque hai ragione, usare questa piattaforma per aumentarlo creerà una tabella con repliche ordinate nello stesso modo del design originale (sta solo copiando e impilando le repliche originali il numero di volte che hai specificato). Vedo due opzioni che potrebbero essere interessanti da usare per migliorare la randomizzazione:
- O crei il design con repliche e, se riesci a eseguire gli esperimenti contemporaneamente, puoi randomizzare l'intera tabella dati. @jthi ha trovato un bel trucco per me ieri per randomizzare una tabella dati usando la funzionalità "Sottoinsieme tabella" con un sottoinsieme casuale di dimensione di campionamento 1: Randomizza le righe da una tabella dati
- Se non riesci a eseguire gli esperimenti contemporaneamente, potrebbe essere fantastico aggiungere un effetto casuale di blocco per identificare il numero di repliche e randomizzare le esecuzioni all'interno di ciascuna replica. In questo modo, puoi tenere conto della variazione da replica a replica nel tuo modello.
Non fare la media della replica per combinazioni "run"/trattamento. Le repliche sono nuove run individuali e consentono di aumentare il grado di libertà per rilevare più facilmente alcuni effetti. Facendone la media si eliminerebbe questo importante vantaggio.
Se la tua domanda riguardava le ripetizioni e non le repliche, puoi leggere di più su come gestirle in vari post:
Posso includere una deviazione standard delle repliche nelle analisi DOE?
Come aggiungere più misurazioni di un campione al mio progetto sperimentale?
Come scrivo la tabella dati con ripetizioni e repliche
DOE - repliche vs. ripetizioni
Come includere le ripetizioni nei dati di risposta del DOE
In pratica, nello scenario di ripetizione, si aggiunge una colonna di misurazione per ogni ripetizione della misurazione e si può adattare un modello al valore medio di queste misurazioni, nonché alla deviazione standard, se può interessare.
Spero che questa risposta ti aiuti,
