Welches experimentelle Design ist am geeignetsten, wenn einer der Faktoren schwer zu ändern ist?Hallo zusammen,
Ich bin relativ neu im DoE-Bereich. Derzeit plane ich, ein Screening-Design für acht kontinuierliche Faktoren durchzuführen, von denen einer aufgrund technischer Einschränkungen schwer zu ändern ist.
Zunächst hatte ich überlegt, ein Definitive Screening Design (DSD) mit sortierter Durchlaufreihenfolge zu verwenden. Mir wurde jedoch klar, dass dieser Ansatz möglicherweise nicht geeignet ist, wenn eine Split-Plot-Struktur erforderlich ist.
Angesichts dieser Einschränkung frage ich mich, ob optimale (individuelle) Designs besser geeignet wären und ob sie Split-Plot-Strukturen ermöglichen. Gibt es andere Designtypen, die Sie in diesem Zusammenhang empfehlen würden?
Vielen Dank im Voraus für Ihre Einblicke!
VersuchsplanungBetreff: Welches Versuchsdesign ist am besten geeignet, wenn einer der Faktoren schwer zu ändern ist?Ein individuelles Design ist in Ihrem Fall am besten geeignet. Sie können das Optimalitätskriterium über das rote Dreieckmenü der Plattform auf „alias-optimal“ ändern, um dieser Screening-Situation besser gerecht zu werden.
Betreff: Welches Versuchsdesign ist am besten geeignet, wenn einer der Faktoren schwer zu ändern ist?Ihre Situation ist sicherlich eine Split-Plot-Situation (Einschränkungen bei der Randomisierung). Sie verlieren zwar an Präzision bei der Erkennung der Effekte des Whole-Plot-Faktors (des schwer veränderbaren Faktors), erhöhen aber die Präzision der verbleibenden Faktoren. Üblicherweise wird eine Replikation empfohlen, um den Effekt des Whole-Plot-Faktors mit dem Whole-Plot-Faktor durch Replikation auf statistische Signifikanz vergleichen zu können. Ironischerweise erfordert die Replikation, dass der Whole-Plot-Faktor mehr als einmal verändert wird, was eine Herausforderung darstellt. Oftmals kann die Darstellung des Effekts des Whole-Plot-Faktors Aufschluss über dessen praktische Bedeutung geben.
