Wie sollte der Versuchstag in einem benutzerdefinierten Versuchsdesign behandelt werden: als fester Block oder als zufälliger Block?Ich plane, ein Versuchsdesign (DOE) mit benutzerdefiniertem Design zu erstellen. mit 5 Faktoren Und 40 experimentelle Durchläufe .
Aufgrund betrieblicher Einschränkungen kann ich durchführen bis zu 20 Durchläufe pro Tag , das Experiment wird also über 2 Tage .
Wie sollte man in dieser Situation vorgehen? Versuchstag Was wird bei der Planung und Analyse berücksichtigt?
- Sollte der Versuchstag als ein fester Block oder ein Zufälliger Block ?
- Meine Annahme ist, dass es Es besteht kein wissenschaftliches Interesse an den Unterschieden zwischen den Tagen , und idealerweise sollte die tägliche Variation als Störfaktor behandelt werden.
- Darüber hinaus möchte ich Das resultierende Modell wird für zukünftige Vorhersagen verwendet , wobei ich nur die 5 experimentellen Faktoren angebe und Die Vorhersagen sollten nicht von einem bestimmten Versuchstag abhängig gemacht werden .
Angesichts dieser Ziele, wäre es angemessen, Folgendes zu tun:
- den Versuchstag als einen Zufallsblockfaktor im Bereich „Benutzerdefiniertes Design“ und
- Analysiere die Daten mithilfe eines gemischtes Effektmodell in JMP?
Ich wäre Ihnen dankbar für Hinweise auf die empfohlene Vorgehensweise in JMP für diese Art von Situation.
VersuchsplanungBetreff: Wie sollte der Versuchstag in einem benutzerdefinierten Versuchsdesign behandelt werden: feste Blockstruktur oder zufällige Blockstruktur?Der Faktor „Tag“ ist ein Zufallseffekt. In benutzerdefinierten Versuchsreihen (DOE) kann jeder Tag einem „Zufallsblock“ zugeordnet werden, der aus Unterdiagrammen mit verschiedenen festen Effekten in zufälliger Reihenfolge besteht. Für die Analyse/Modellierung wird der „Tag“ mithilfe von REML als Zufallseffekt behandelt.
Betreff: Wie sollte der Versuchstag in einem benutzerdefinierten Versuchsdesign behandelt werden: feste Blockstruktur oder zufällige Blockstruktur?Hallo @CoverGazelle271 ,
Willkommen in der Community!
Die Entscheidung für feste oder zufällige Effekte wird bereits bei der Entwurfserstellung und vor der Analyse getroffen, je nachdem, wie man diese Faktoren berücksichtigt:
- Wenn dieser Faktor den Mittelwert der Antwort verändern kann und auf reproduzierbare Weise verändert/wiederholt werden kann, dann kann er als fixer Effekt betrachtet werden.
- Wenn dieser Faktor die Varianz der Antwort (unterschiedliche Variabilität der Antwort für verschiedene Bediener, Geräte, Tage usw.) berücksichtigen muss und nur eine Teilmenge/Stichprobe möglicher Werte aus einer Grundgesamtheit darstellt, dann kann dieser Faktor als Zufallseffekt betrachtet werden.
In Ihrem Fall und angesichts Ihres tagesunabhängigen Vorhersageziels würde ich diesen Faktor als zufällig betrachten.
Anschließend würden Sie ein gemischtes Modell für die Analyse verwenden.
Beachten Sie, dass Sie die Ergebnisse vor der Analyse visualisieren können. Da die Experimente gleichmäßig auf die beiden Tage verteilt sind (zufällige Blöcke), können Sie visuell überprüfen, ob es signifikante Unterschiede im Mittelwert und der Varianz der Zielgröße zwischen den beiden Tagen gibt. Eine einfache Visualisierung mit dem Tag als X-Achse und der Zielgröße als Y-Achse ermöglicht es Ihnen, zu prüfen, ob sich der Mittelwert und die Variabilität der Zielgröße zwischen den beiden Tagen stark unterscheiden (z. B. mithilfe von Boxplots und statistischen Zusammenfassungen).
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen.
