Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo zusammen – ich plane BioLector-Läufe (eine 48-Well-Bioreaktorplattform) und benötige Hilfe bei der Umsetzung meines Designs in JMP. Vorab möchte ich anmerken, dassBiologische Triplikate werden auf der Subplot-Ebene (Behandlungsebene) angewendet.(d. h. drei biologische Replikate/Läufe für jede einzigartige Kombination der Teilplot-Faktoren A–D innerhalb einer Gesamtplot-Temperatureinstellung).
Experimentkontext (was ich tun möchte)
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Temperaturmuss während eines BioLector-Laufs konstant sein, daher ist es einschwer veränderbarer / handlungsrelevanter Faktor.
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Vier weitere FaktorenA, B, C, Dsind leicht zu ändern und sindSubplot-Faktoren.
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Das Analysemodell sollte Folgendes umfassenalle Zwei-Wege-Interaktionenunter den fünf Faktoren undTerme zweiter Ordnung (quadratische Terme)für kontinuierliche Faktoren (Aufbau eines RSM).
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Ich werde verwendenbiologische Triplikate auf der Subplot-Ebene(drei biologische Replikate jeder A–D-Behandlungskombination innerhalb jedes gesamten Versuchsfeldes / Temperaturlaufs).
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Ich plane , JMP Custom Design → Split-Plot → 6 Hauptdiagramme (zwei für jede Temperaturstufe) und 5 Unterdiagramme pro Hauptdiagramm zu verwenden , aber ich habe festgestellt, dass die Option „Replicate“ unter „Augment Design“ für benutzerdefinierte Split-Plot-Designs ausgegraut ist .
Wozu ich gerne ein paar Hinweise hätte
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Wie manBiologische Triplikate auf der Subplot-Ebene einbeziehen, da die übliche Replikationserweiterungsoption für Split-Plot-Designs nicht verfügbar ist.
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Jede allgemeineRatschläge oder häufige FallstrickeWorauf sollte ich achten? Gibt es für meinen speziellen Fall besser geeignete Alternativen?
Jede Hilfe wird sehr geschätzt!
VersuchsplanungBetreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @BenoitM ,
Willkommen in der Community!
Ich sehe mindestens zwei Optionen, die zu einem Ihren Bedürfnissen entsprechenden Design führen könnten:
- Sie könnten einen dreistufigen, kategorischen Faktor „Schwer zu ändern“ für die Replikate der Unterparzellen hinzufügen (A, B und C oder 1, 2 und 3 Stufen). Fügen Sie dazu den Haupteffekt für diesen Faktor im Modellpanel hinzu, ändern Sie die Temperatur als Faktor „Sehr schwer zu ändern“, aktivieren Sie die Option „ Schwer zu ändernde Faktoren können unabhängig von sehr schwer zu ändernden Faktoren variieren “ und geben Sie eine geeignete Anzahl an Hauptparzellen (abhängig von der Anzahl der gewünschten Bioreaktorplattformen) und Unterparzellen an (ein Vielfaches von 3; ich habe 3 gewählt, damit jedes Experiment in den Unterparzellen zweimal wiederholt wird, wie gewünscht). Dieses Design erzeugt Replikate in den Unterparzellen, es ist jedoch nicht garantiert, dass jeder Lauf in jeder Unterparzelle dreifach wiederholt wird.
- Alternativ können Sie zunächst die Subplot-Matrizen erstellen, indem Sie 6 RSM-Designs für 4 Faktoren mit 16 Läufen anlegen und diese anschließend mit der Funktion „Designs erweitern“ auf bis zu 48 Läufe replizieren. Danach können Sie die Designs kombinieren (durch Verketten der Tabellen), eine Spalte für den Faktor „Gesamtplot“ hinzufügen und jedem der 6 Gesamtplots Temperaturfaktoren zuweisen. Dies sollte zum gewünschten Design führen. Diese Option ist zwar etwas aufwendiger, gewährleistet aber die Einhaltung der Replikationsbedingung, da jeder Lauf jedes Subplots dreifach wiederholt wird. Vergessen Sie nicht, am Ende dieses Prozesses die Reihenfolge der Läufe innerhalb jedes Gesamtplots zu randomisieren. Nutzen Sie dazu die hier beschriebene Vorgehensweise: Randomisieren Sie Zeilen einer Datentabelle mithilfe von „Erstellen einer Teildatentabelle mit einer Abtastrate von 1“ und sortieren Sie die Datentabelle anschließend nach der Reihenfolge der Gesamtplots, um die Split-Plot-Struktur beizubehalten.
Eine der beiden Optionen sollte ein Design erzeugen, das Ihren Bedürfnissen entspricht. Gegebenenfalls müssen Sie lediglich das angenommene Modell aus dem Skript "Model" in der Datentabelle ändern (um beispielsweise bei Option 1 alle Effekte zu entfernen, die mit dem Faktor "subplot replicate" und dem Subplot-Zufallseffekt verknüpft sind).
Anbei finden Sie ein Beispiel für ein solches Design mit insgesamt 288 Durchläufen (48 Durchläufe pro Hauptparzelle) und jeweils 3 Wiederholungen pro Unterparzellenexperiment für beide Optionen. Einige Skripte sind ebenfalls in der Datentabelle gespeichert, zusammen mit dem zugehörigen Modell „Modell (verfeinert)“ und einer Visualisierung der Designstruktur.
Der Vergleich der Leistungsfähigkeit der beiden Designs zeigt ähnliche Ergebnisse:
- Leistungsanalyse:
- Vorhersagevarianz und FDS:
- Korrelationskarte und Designdiagnostik:
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @Victor_G
Vielen Dank für die ausführliche Erklärung und die Beispielentwürfe! Ich denke, ich muss meine Situation noch etwas genauer schildern, damit wir sicher vom Gleichen sprechen:
Ich arbeite mitdrei Bakterienarten (M. sporium, M. buryatense, UndM. acidophilaBisher habe ich Folgendes erstellt:separate DOE-Dateien für jede Art(Ich habe diese beigefügt, falls sie nützlich sind).Innerhalb jedes gesamten Plots habe ich diefünf Unterparzellen-Behandlungskombinationen. Ich planedrei biologische Replikate pro Teilflächenbehandlung. Über alle drei Arten hinweg ergibt das insgesamt45 Behandlungszustände(5 Unterparzellen × 3 Replikate × 3 Arten) für 1 von 6 Gesamtparzellen — was gut in eine einzelne 48-Well-BioLector-Platte passt.
Meine Hauptfragen:
- Wie verhalten sich meine 45 Brunnen (15 Brunnen pro Art) zu Ihren 48 Brunnen pro Gesamtfläche? Ich versuche zu verstehen, ob wir vom selben sprechen oder ob es einen grundlegenden Unterschied in unseren Planungsstrukturen gibt.
- Wie wirkt sich das Vorhandensein von 3 verschiedenen Arten auf das Split-Plot-Design aus? Sollte die „Art“ als zusätzlicher Faktor im Design berücksichtigt werden, oder ist es akzeptabel, sie als völlig getrennte Designs beizubehalten?
- Kann ich meine drei DOE-Dateien getrennt halten oder müssen sie zu einer einzigen Designdatei zusammengeführt werden?
Ich hoffe, das ist verständlich. Vielen Dank nochmals, dass Sie sich die Zeit genommen haben, das zu erklären!
Benoît
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateTatsächlich fehlten in meinem ersten Beitrag und meiner ersten Frage einige Informationen. Ich bin mir nicht ganz sicher, wie ich weiter vorgehen soll.
Wie viele Faktoren haben Sie insgesamt?
- Temperatur (kontinuierlich, 3 Stufen, schwer zu ändern),
- Arten (Kategorisch, 3 Stufen, leicht änderbar),
- pH-Wert (kontinuierlich, 3 Stufen, leicht verstellbar),
- TN (Kontinuierlich, 3 Stufen, leicht zu ändern),
- TN/TP (Kontinuierlich, 3 Stufen, leicht zu ändern),
- C/N (Kontinuierlich, 3 Stufen, leicht zu ändern) ?
Bestätigen Sie, dass Sie ein Design mit maximal 288 Läufen und 6 vollständigen Parzellen mit jeweils 48 Läufen erstellen möchten?
Die von mir veröffentlichten Designoptionen enthielten die Temperatur und 4 kontinuierliche Faktoren (pH-Wert, TN, TN/TP und CN), jedoch nicht den Faktor "Art".
Auch wenn in meiner Designoption 2 die Angabe „Bakterienarten“ fehlt, können Sie dennoch den Prozess verwenden, der zur Erstellung Ihres endgültigen Designs verwendet wurde:
- Erstellen Sie individuelle Subplot-Matrizen für die 5 leicht veränderbaren Faktoren, wobei Sie für jede Matrix ein Modell mit 16 (bzw. 15) Durchläufen festlegen, und replizieren Sie jedes Subplot-Design, um auf die 45/48 Subplot-Teile zu kommen.
- Die einzelnen Teile der Handlungsstränge werden zusammengefügt, um die endgültige Entwurfsstruktur zu erhalten.
- Verknüpfe jeweils zwei vollständige Diagramme mit den entsprechenden Temperaturbedingungen.
- Stellen Sie sicher, dass alle Spalteneigenschaften und das Modellskript für die Analyse bereit sind (Spalte für zufällige Effekte im gesamten Diagramm und Attribut im Modell, schwer zu ändernde Eigenschaft für die Temperatur usw.).
Zu Ihren beiden anderen Fragen:
@BenoitM schrieb:
Wie wirkt sich das Vorhandensein von drei verschiedenen Arten auf das Split-Plot-Design aus? Sollte die „Art“ als zusätzlicher Faktor im Design berücksichtigt werden, oder ist es akzeptabel, sie als vollständig getrennte Faktoren zu behandeln?
Ja, wenn die Art ein leicht zu randomisierender/veränderbarer Faktor ist, sollte sie meiner Meinung nach in die Subplot-Designmatrizen aufgenommen werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die einzelnen Arten auf randomisierte Weise unterschiedlichen Ausprägungen der anderen Faktoren ausgesetzt sind. Wenn Sie jedoch jeden Durchlauf Ihrer Subplot-Versuche dreifach durchführen möchten, ist es mit diesen 5 Faktoren nicht möglich, in nur 16 Durchläufen ein vollständiges RSM-Modell zu erstellen (das Minimum beträgt 25). Sie müssen möglicherweise die Schätzbarkeit einiger Terme höherer Ordnung auf „ Wenn möglich “ ändern und/oder einige Modellterme entfernen, um die Anzahl der Durchläufe auf 16/15 zu reduzieren.
@BenoitM schrieb:
Kann ich meine drei DOE-Dateien getrennt halten oder müssen sie zu einer einzigen Designdatei zusammengeführt werden?
Das hängt davon ab, was Sie hinsichtlich der Ziele, der Modellierung/statistischen Analyse und der praktischen Umsetzung der Experimente erreichen möchten.
Werden die Versuchsreihen (DoEs) unabhängig voneinander oder in Gruppen ausgeführt? Möchten Sie die Ergebnisse global oder inkrementell („DoE für DoE“) analysieren? Pro Spezies oder global?
Die Konstruktion(en) und die Analyse sollten Ihre Ziele und Vorgaben widerspiegeln.
Ich hoffe, diese Folgeantwort hilft Ihnen weiter.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateUm einige Ihrer Fragen zu beantworten.
1) Wie viele Faktoren habe ich insgesamt?
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Gesamthandlung (schwer zu ändern): Temperatur— kontinuierlich (3 Zielwerte).
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Subplot (leicht änderbar, pro Art DoE):vier kontinuierliche Faktoren —pH-Wert, TN, TN/TP, C/N.
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Spezies:Ich habe3 BakterienartenAber ich tue es.nichtIch möchte die Arten als Unterfaktor berücksichtigen, da ich jede Art einzeln analysieren möchte.Das artenspezifische Design/Modell wird also Folgendes umfassen:Temperatur + die vier Teilplot-Faktoren(und deren Wechselwirkungen in beide Richtungen / quadratische Terme wie geplant).
2) Wie die Versuchsplanungen durchgeführt werden
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Die Bildungsministerien werdennichtDie BioLector-Läufe werden unabhängig voneinander durchgeführt. Jeder Lauf dauert etwa eine Woche und bearbeitet ein einzelnes Gesamtfeld (bei einer festen Temperatur), das einen Artenblock (5 Unterfelder x 3 Replikate = 15 Vertiefungen) aus den Versuchsreihen der drei Arten enthält, insgesamt also 45 Vertiefungen (48 ist die maximale Kapazität).
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Nachdem alle Läufe abgeschlossen sind, werde ichAnalyse nach Arten.
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Ich möchte nicht, dass die Unterparzellenbehandlungen über die Arten hinweg randomisiert werden, falls das Sinn ergibt.
Angesichts dieses Aufbaus lautet meine Frage im Wesentlichen: Kann ich die zugehörigen Versuchspläne für jede Spezies separat halten? Wenn ja, wie binde ich die biologischen Triplikate am effizientesten ein? Wäre es sinnvoll, einfach jede Unterplot-Zeile zweimal zu kopieren (um drei Replikate pro Behandlung zu erhalten) und dann nur innerhalb jedes Speziesblocks auf der Platte zu randomisieren ?
Ich hoffe, dieser zusätzliche Kontext hilft bei der Beantwortung meiner Frage.
Benoît
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateOkay, ich glaube, ich verstehe, was Sie entwerfen möchten.
Tatsächlich werden die drei Replikate jeweils einer Bakterienart zugeordnet, und deshalb sollten die Läufe in jedem gesamten Diagramm dreifach durchgeführt werden, um die Visualisierung und den Vergleich zu erleichtern.
Ich habe, basierend auf der zuvor beschriebenen Designoption 2, eine Spalte für Bakterienarten hinzugefügt, um die „Triplikate“ zu kennzeichnen und so sicherzustellen, dass jeder Lauf einer anderen Art zugeordnet wird. Wenn Sie das Design von Grund auf neu erstellen möchten, können Sie dem Vorgehen von Designoption 2 folgen, sollten aber die Kennzeichnung der Replikate beibehalten, um am Ende Zeit zu sparen und die Replikate den jeweiligen Arten zuzuordnen.
Ich habe das Modellskript (zur Analyse nach Arten) und einige Visualisierungen angepasst. Sollte dieses Design nun Ihren Anforderungen entsprechen?
Lass mich wissen, falls ich etwas übersehen habe.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateDiese Diskussionen wären wesentlich einfacher, wenn die Beziehungen der Faktoren untereinander und zum Rauschen grafisch dargestellt würden.
Sanders, D., & Coleman, J. (2003). „ Erkennen und Bedeutung von Einschränkungen der Randomisierung in industriellen Experimenten “. Qualitätsentwicklung 15 (4), 533–543
Bergerud, Wendy A. (1996) „ Darstellung von Faktorbeziehungen in Experimenten “, Der amerikanische Statistiker , Bd. 50, Nr. 3
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @Victor_G – vielen Dank, das kommt dem schon sehr nahe und ich weiß die Änderungen (und das Skript für das Modell nach Spezies) sehr zu schätzen.
Ein kleiner Punkt, den wir meiner Meinung nach noch klären müssen: In der aktuellen Tabelle kennzeichnet die Spalte „Art“ zwar die drei Replikatzeilen, aber die tatsächlichen Behandlungsbedingungen innerhalb einer Parzelle scheinen nicht wirklich dreifach repliziert zu sein . Für eine bestimmte Behandlungskombination innerhalb einer Parzelle sehe ich keine drei biologischen Replikatzeilen für dieselbe Behandlung – stattdessen sind die Replikate auf die verschiedenen Arten verteilt.
Um sicherzustellen, dass wir auf einer Linie sind, wünsche ich mir Folgendes: Für jede einzigartige Behandlungskombination der Unterparzellen gibt es drei Zeilen mit derselben Behandlung (die drei biologischen Replikate), und diese werden mit den drei Artennamen beschriftet.
Dies würde bedeuten, dass es für jede Gesamtfläche nur sechs unterschiedliche Behandlungsbedingungen pro Art gäbe (statt achtzehn). In der Praxis ist dies möglicherweise nicht umsetzbar. Sollte dies der Fall sein, frage ich mich, warum es bei Betrachtung einer einzelnen Art (wie in meinen beigefügten DOE-Dateien) möglich ist , nur fünf Unterflächen pro Gesamtfläche (und insgesamt sechs Gesamtflächen) zu haben und dennoch eine ausreichende statistische Aussagekraft für alle Modellterme zu erzielen.
Erfordert die Zusammenfassung der Arten in einem einzigen Design zwangsläufig eine größere Anzahl einzigartiger Teilflächen pro Gesamtfläche, oder gibt es eine Möglichkeit, diese kleinere Struktur beizubehalten und gleichzeitig die Kennzeichnung der drei Arten beizubehalten?
Nochmals vielen Dank – das kommt dem, was ich brauche, schon sehr nahe!
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @BenoitM ,
Ja, ich habe es (offenbar fälschlicherweise) so verstanden, dass die dreifachen Wiederholungen verwendet wurden, um jede Behandlung jeder Art zuzuordnen und so den Vergleich (und die Visualisierung) zu vereinfachen. Anscheinend möchten Sie in jedem gesamten Versuchsfeld für jede der drei Arten die gleichen Behandlungskombinationen sowie jeweils drei Wiederholungen pro Behandlungskombination anlegen.
Falls ja, bedeutet dies, dass Sie maximal 5 verschiedene Behandlungen der 4 Faktoren pro Parzelle durchführen könnten. Dies würde dann für jede der drei Arten wiederholt (also 3 × 5 = 15 Versuche), die anschließend dreifach wiederholt würden (insgesamt 15 × 3 = 45 Versuche). Es stehen nicht genügend Versuche zur Verfügung, um ein Response-Surface-Methods-Modell (RSM) für die 4 leicht veränderbaren Faktoren in jeder Parzelle anzuwenden, da mindestens 15 verschiedene Behandlungskombinationen erforderlich wären.
Eine Strategie wäre, das zugrunde liegende Modell in jedem Diagramm so zu vereinfachen, dass es Ihren Anforderungen entspricht.
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, 2 vollständige Diagramme zu verwenden, um das RSM anzupassen (da jede Temperaturstufe für 2 vollständige Diagramme "gesehen" wird).
Dazu erstellen Sie ein I-optimales Design mit vier kontinuierlichen Faktoren und einem Blockfaktor (fünf Versuche pro Block, um drei Wiederholungen für die drei Arten zu ermöglichen). Anschließend spezifizieren Sie ein RSM-Modell und passen dessen Komplexität an (Sie benötigen mindestens 20 Versuche mit diesem Blockfaktor und einem vollständigen RSM-Modell für die vier kontinuierlichen Faktoren), indem Sie einige Terme entfernen oder die Schätzbarkeit auf „Wenn möglich“ ändern. Schließlich ordnen Sie die Versuche des ersten Blocks der ersten Parzelle mit derselben Temperatur und die Versuche des zweiten Blocks der zweiten Parzelle mit derselben Temperatur zu. Multiplizieren Sie diese fünf Versuche pro Block mit neun, um die benötigten 45 Versuche pro Parzelle zu erhalten und so drei Wiederholungen der Behandlungskombinationen für jede der drei Arten zu gewährleisten.
Ich habe ein Beispiel dieser beiden vollständigen Diagramme beigefügt, die zur Anpassung eines Bayes'schen I-optimalen Versuchsplans für die vier Faktoren verwendet wurden. Da diese beiden vollständigen Diagramme jeweils demselben Temperaturniveau entsprechen, müsste das Verfahren zweimal wiederholt werden, um die anderen „Teile“ dieses Versuchsplans (für die zwei verbleibenden Temperaturstufen) zu erhalten.
Eine kleine Visualisierung, um den Rahmen dieses ersten Teils des Designs besser zu verstehen:
Selbstverständlich müssen die Durchläufe innerhalb jedes einzelnen Diagramms randomisiert werden; ich habe die Reihenfolge der Konstruktion lediglich der Veranschaulichung überlassen.
Ich hoffe, ich habe Ihre Bedürfnisse richtig verstanden.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @Victor_G, kurze Nachfrage:
Wenn ich nur ein RSM für die vier kontinuierlichen Faktoren über alle Parzellen hinweg (einschließlich der Temperatur im Modell, also insgesamt fünf Faktoren) anstatt eines vollständigen RSM für jede Parzelle anpassen möchte, wäre das ein sinnvoller Ansatz?
Falls ja, wäre es dann mit dem von mir zuvor beschriebenen Schema von 5 Unterparzellen pro Hauptparzelle machbar?
Nochmals vielen Dank für Ihre Unterstützung.
Benoît
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @BenoitM ,
Natürlich ist das ein sinnvoller Ansatz und erleichtert die Designentwicklung ungemein.
Folgende Schritte habe ich befolgt:
- Erstellen Sie ein Split-Plot-Design mit Temperatur (schwer zu ändern), 4 kontinuierlichen Faktoren (leicht zu ändern), geben Sie ein RSM-Modell an und erstellen Sie 6 vollständige Plots mit insgesamt 30 Läufen.
- Kopieren Sie dieses Design 2 Mal, um den Faktor Bakterienart als neue Spalte in das Design einzufügen und jedem Typ ein eigenes Design zuzuweisen.
- Kopieren Sie das vorherige Design zweimal pro Spezies, um das endgültige Design mit dreifacher Wiederholung für die drei Spezies zu erhalten. Am Ende erhalten Sie ein Versuchsdesign mit 270 Durchläufen und 6 Hauptparzellen, wobei jede Hauptparzelle 45 Durchläufe umfasst (15 Durchläufe pro Spezies, wobei jede Spezies 5 verschiedene Behandlungen in dreifacher Wiederholung aufweist).
Achten Sie darauf, die Läufe innerhalb jedes Ganzdiagramms zu randomisieren und sie nach Ganzdiagrammen zu ordnen, um die Einschränkung der Randomisierung zu berücksichtigen.
Hier sehen Sie, wie das endgültige Design mit einer Zelldiagramm-Visualisierung und einem Paralleldiagramm aussieht (nicht randomisiert, sondern nach Gesamtdiagrammen sortiert, um die Musterwiederholung über Arten und Gesamtdiagramme hinweg besser zu verstehen):
Im Anhang finden Sie den Entwurfsvorschlag mit allen Skripten (Visualisierungen, Modelle und eine randomisierte Version des Versuchsdesigns).
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen endlich dabei, zu Ihrem endgültigen Design zu gelangen.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @Victor_G ,
Vielen Dank, genau das habe ich gebraucht! 
Eine letzte Kleinigkeit, die ich vergessen habe zu erwähnen: Die pH-Werte unterscheiden sich zwischen den Arten (4–5,5–7 für M. acidophila; 8–9–10 für M. buryatense; 6,5–7,5–8,5 für M. sporium). Ich nehme an, es ist in Ordnung, wenn ich die pH-Werte in der Datentabelle für jede Art manuell anpasse?
Nochmals herzlichen Dank für Ihre Hilfe. Ich weiß es sehr zu schätzen, dass Sie sich die Zeit genommen haben, mich dabei zu unterstützen!
Benoît
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateIst der pH-Wert ein Faktor, den Sie für jede (oder einige) Arten variieren möchten (und könnten)? Oder ist er eine Eigenschaft der Art?
Im letzteren Fall werden pH-Wert und Spezies verwechselt, sodass Sie den Wert zwar weiterhin aufzeichnen können, er aber keinen Einfluss auf die Analyse hat (jede Spezies hat ihren eigenen pH-Wert).
Im ersten Fall, je nachdem, wie Sie diesen Faktor variieren können (unabhängig wie jeden anderen Teilfaktor oder als "Ergebnis" der Kombination verschiedener Faktoren), können Sie ihn entweder bei der Versuchsplanung als Faktor behandeln (unabhängiger Faktor) oder die Werte in einer neuen Spalte erfassen und ihn bei der Analyse/Modellierung als unkontrollierten Faktor behandeln (abhängiger Faktor der anderen Bedingungen).
Wenn die pH-Bereiche für die verschiedenen Arten unterschiedlich sind, aber dennoch kontrolliert werden können, lässt sich dieser pH-Faktor als verschachtelter Faktor innerhalb der Arten in die Versuchsplanung einbeziehen. Sie können die in „Verschachtelte Versuchsplanung mit kontinuierlichen Faktoren?“ beschriebene Methode verwenden, um Ihre Versuchsplanung mit einem verschachtelten Faktor zu erstellen, oder einen Kandidatenmengenansatz wählen: Erstellen Sie alle möglichen Faktorkombinationen, entfernen Sie die unzulässigen und lassen Sie die benutzerdefinierte Versuchsplanungsplattform die relevanten und aussagekräftigsten Behandlungen für Ihre Versuchsplanung auswählen.
Der Ansatz der Kandidatenmengen wurde in diesem Forum anhand verschiedener Anwendungsfälle ausführlich diskutiert. Hier sind einige Links für weitere Informationen:
Kandidatenmengen-Designs: Anpassung der DOE-Beschränkungen an das Problem (2021-EU-30MP-784)
Versuchsplanung mit zwei Arten von Einschränkungen
Optimierung einer Mischung aus maximal 3 Zutaten, wobei 5 Zutaten bewertet werden sollen.
Verwendung des Skripts für unzulässige Kombinationen zur Definition von Faktorbeschränkungen in DOE
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Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @Victor_G ,
Nochmals vielen Dank für die ausführliche Erklärung.
Zur Klarstellung: Ich werde für jede Art separate Modelle erstellen, daher muss ich keine artenübergreifenden Effekte abschätzen. Aus diesem Grund gehe ich davon aus, dass ich keine Verschachtelung im Versuchsplan benötige? Meinem Verständnis nach wäre eine Verschachtelung nur dann notwendig, wenn ich einen kombinierten Versuchsplan (und ein einzelnes Modell) erstellen möchte, der artspezifische pH-Bereiche innerhalb derselben Versuchstabelle erzwingt.
Da ich jede Art einzeln analysieren werde, kann ich wohl den pH-Bereich in den jeweiligen Designs der Arten unterschiedlich definieren und alles übersichtlich halten, oder? Wäre es in diesem Zusammenhang sinnvoller, die pH-Werte einfach durch die artspezifischen Werte zu ersetzen, wie ich bereits erwähnt habe?
Das endgültige Design wäre dann das von Ihnen zuvor vorgeschlagene („Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp“), bei dem die pH-Werte 4 – 5,5 – 7 beibehalten werden.M. acidophila, ersetzt durch 6,5 – 7,5 – 8,5 fürM. sporiumund mit 8 – 9 – 10 fürM. buryatense.
Nochmals vielen Dank für Ihre Hilfe.
Benoît
Betreff: Benutzerdefinierte Split-Plot-DesignreplikateHallo @BenoitM ,
Genau, wenn Sie die Ergebnisse nach Arten getrennt analysieren möchten, benötigen Sie keine Verschachtelung im Versuchsaufbau, da für jede Art separate Modelle und pH-Bereiche (und/oder andere Faktorbereiche) vorliegen. Sie können die pH-Werte einfach durch die für die jeweilige Art verwendeten Werte ersetzen. Anschließend können Sie den zuletzt vorgeschlagenen Versuchsaufbau „ Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp“ mit den tatsächlichen Werten für jede Art anpassen.
Wenn Sie Ihre Analyse verallgemeinern und die unterschiedlichen Auswirkungen von pH-Wert-Schwankungen je nach Art und anderen Faktoren untersuchen möchten, können Sie die Verschachtelung im Modell nutzen.
Viel Erfolg bei Ihren Experimenten und Analysen!
