カスタムデザインでは、実験日を固定ブロックまたはランダム ブロックのどちらで扱うべきでしょうか?カスタムデザインを使用してDOEを作成する予定です と 5つの要因 そして 40回の実験実行。
業務上の制約により、 1日あたり最大20回実行できるので、実験は 2日間。
このような状況で、 実験日 設計と分析でどのように扱われるべきでしょうか?
- 実験日を次のようにモデル化すべきか 固定ブロック または ランダムブロック？
- 私の推測では、 日ごとの違いに科学的な関心はなく、理想的には、日々の変動は迷惑な影響として扱われるべきです。
- さらに、私は 得られたモデルを将来の予測に使用します。ここでは5つの実験要因のみを指定し、 特定の実験日に予測を条件付けないでください。
これらの目標を考慮すると、次のことが適切でしょうか。
- 実験日を含める ランダムブロック係数 カスタムデザインでは、
- データを分析する 混合効果モデル JMPでは?
このような状況において、JMP で推奨されるベスト プラクティスについてご指導いただければ幸いです。
実験計画法Re: カスタム デザインでは実験日をどのように扱うべきでしょうか: 固定ブロックかランダム ブロックか?因子「日」はランダム効果です。カスタムDOEでは、各日を「ランダムブロック」に割り当てることができます。「ランダムブロック」とは、異なる固定効果のサブプロットをランダムな順序で組み合わせたものです。分析／モデリングでは、「日」はREMLを用いてランダム効果として扱われます。
Re: カスタム デザインでは実験日をどのように扱うべきでしょうか: 固定ブロックかランダム ブロックか?こんにちは@CoverGazelle271さん、
コミュニティへようこそ！
固定効果とランダム効果のどちらを使用するかは、次の要素をどのように考慮するかに応じて、設計の作成中および分析前に決定されます。
- この要因が応答平均を変更する可能性があり、再現可能な方法で変更/繰り返すことができる場合は、固定効果と見なすことができます。
- この要因が応答の分散（異なるオペレータ、装置、日などに対する応答の異なる変動性）を考慮する必要があり、母集団からの可能な値のサブセット/サンプルのみを表す場合、この要因はランダム効果と見なすことができます。
あなたの場合、日付とは関係のない予測目標を考慮すると、この要因はランダムであると考えられます。
次に、分析に混合モードl を使用します。
分析前に結果を視覚化できる点にご留意ください。実験は2日間（ランダムブロック）に「均一に」分散されるため、2日間の応答平均値と分散/変動性に有意差がないことを視覚的に確認できます。日をX、応答をYとするシンプルな視覚化により、2日間の応答平均値と変動性が大きく異なるかどうかを確認できます（例えば、箱ひげ図や統計サマリーを使用）。
この回答がお役に立てれば幸いです。
