Hola @Enormous_PValue ,
¡Bienvenido a la comunidad!
No estoy completamente seguro de diferenciar las réplicas (tabla apilada) de las repeticiones (tabla dividida).
Diferencia entre repetición y replicación La repetición consiste en realizar múltiples mediciones de respuesta en la misma ejecución experimental (la misma muestra/fila en la tabla de datos, varias columnas para cada medición realizada en esta muestra) , mientras que la replicación consiste en realizar múltiples ejecuciones experimentales (múltiples muestras/filas en la tabla de datos) para cada combinación de tratamiento.
- Las réplicas se utilizan para estimar con mayor precisión el error puro y las estimaciones de parámetros. Una réplica es una nueva ejecución. La replicación reduce todas las fuentes de variación (experimental y de medición).
- Se pueden usar repeticiones para reducir la varianza de la medición y aumentar su precisión. Repetir mediciones solo reduce la variación de la medición.
Puede leer más sobre esta importante diferencia aquí: https://cdn.statease.com/media/public/documents/2021-08_Replicates_vs_Repeats.pdf
En cuanto a tu caso de uso, si mencionas réplicas, puedes replicar tu diseño usando la plataforma Aumente diseños . Consulta el ejemplo de replicar un diseño . Sin embargo, tienes razón: usar esta plataforma para aumentarlo creará una tabla con ejecuciones de réplicas ordenadas igual que el diseño original (solo copia y apila las ejecuciones originales la cantidad de veces que especificaste). Veo dos opciones interesantes para mejorar la aleatorización:
- Puedes crear el diseño con réplicas y, si puedes ejecutar los experimentos simultáneamente, aleatorizar toda la tabla de datos. @jthi me dio un buen truco ayer para aleatorizar una tabla de datos usando la función "Subconjunto de tabla" con un subconjunto aleatorio de tamaño de muestreo 1: Aleatorizar filas de una tabla de datos .
- Si no puede ejecutar los experimentos simultáneamente, podría ser útil añadir un efecto aleatorio de bloqueo para identificar el número de réplicas y aleatorizar las ejecuciones dentro de cada réplica. De esta forma, puede tener en cuenta la variación entre réplicas en su modelo.
No promedie la réplica por combinaciones de "ejecución" y tratamiento. Las réplicas son ejecuciones nuevas individuales y permiten aumentar el grado de libertad para detectar algunos efectos con mayor facilidad. Promediarlas eliminaría esta importante ventaja.
Si tu pregunta estaba orientada a repeticiones y no a réplicas, puedes leer más sobre cómo manejarlas en varias publicaciones:
¿Puedo incluir una desviación estándar de réplicas en los análisis DOE?
¿Cómo agregar múltiples mediciones de una muestra a mi diseño experimental?
¿Cómo escribo la tabla de datos con repeticiones y réplicas?
DOE - réplicas vs. repeticiones
Cómo incluir repeticiones en los datos de respuesta del DOE
Básicamente, en un escenario de repetición, agrega una columna de medición para cada repetición de la medición y puede ajustar un modelo al valor medio de estas mediciones, así como también a la desviación estándar si puede resultarle interesante.
Espero que esta respuesta te ayude.
