맞춤형 설계에서 실험일은 고정 블록으로 처리해야 할까요, 아니면 랜덤 블록으로 처리해야 할까요?저는 사용자 정의 설계를 사용하여 실험계획법(DOE)을 만들 계획입니다. ~와 함께 5가지 요인 그리고 40회의 실험 실행 .
운영상의 제약으로 인해, 저는 다음을 수행할 수 있습니다. 하루에 최대 20회 실행이 가능 하므로 실험은 여러 번에 걸쳐 진행될 것입니다. 2일 .
이러한 상황에서 어떻게 해야 할까요? 실험일 설계 및 분석에서 다뤄져야 할까요?
- 실험일을 다음과 같이 모델링해야 할까요? 고정 블록 또는 랜덤 블록 ?
- 제 생각에는 있을 것 같습니다. 날마다 차이가 있다는 점에는 과학적 관심이 없으며 , 이상적으로는 일일 변동은 성가신 요소로 취급해야 합니다.
- 또한, 저는 다음과 같이 말씀드리고 싶습니다. 결과 모델을 향후 예측에 사용하며 , 여기서는 5개의 실험 요인만 지정합니다. 특정 실험일에 따라 예측 결과를 좌우하지 마십시오 .
이러한 목표들을 고려할 때, 다음과 같은 조치가 적절할까요?
- 실험일을 포함시키세요 랜덤 블록 팩터 맞춤 디자인에서,
- 데이터를 분석하려면 다음을 사용하십시오. 혼합효과 모델 JMP에서요?
이러한 상황에 대한 JMP 사용 시 권장되는 최적의 방법에 대한 안내를 부탁드립니다.
실험 설계제목: 사용자 정의 설계에서 실험일은 고정 블록과 랜덤 블록 중 어떤 방식으로 처리해야 할까요?'일' 요인은 랜덤 효과입니다. 사용자 지정 실험 설계(DOE)에서는 각 날짜를 서로 다른 고정 효과의 하위 플롯으로 구성된 '랜덤 블록'에 무작위 순서로 할당할 수 있습니다. 분석/모델링 시 '일'은 REML을 사용하여 랜덤 효과로 처리됩니다.
제목: 사용자 정의 설계에서 실험일은 고정 블록과 랜덤 블록 중 어떤 방식으로 처리해야 할까요?안녕하세요 @CoverGazelle271 님 ,
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고정 효과를 적용할지 또는 랜덤 효과를 적용할지는 이러한 요인들을 어떻게 고려하느냐에 따라 설계 단계에서, 즉 분석 전에 결정됩니다.
- 만약 이 요인이 반응 평균을 변화시킬 수 있고, 재현 가능한 방식으로 변경/반복될 수 있다면, 이는 고정 효과로 간주될 수 있다.
- 만약 이 요인이 반응 변동성(작업자, 장비, 날짜 등에 따른 반응의 변동성)을 설명해야 하고, 모집단에서 가능한 값의 부분집합/표본만을 나타낸다면, 이 요인은 랜덤 효과로 간주될 수 있습니다.
귀하의 경우, 그리고 요일과 관계없이 예측 목표가 동일하다는 점을 고려할 때, 저는 이 요소를 무작위적인 것으로 간주하겠습니다.
그런 다음 분석에 혼합 모델을 사용하게 됩니다.
분석 전에 결과를 시각화할 수 있다는 점에 유의하세요. 실험은 두 날짜에 걸쳐 "균일하게" 배분되므로(랜덤 블록), 두 날짜 간의 반응 평균과 분산/변동성에 유의미한 차이가 없는지 시각적으로 확인할 수 있습니다. 날짜를 X축, 반응을 Y축으로 하는 간단한 시각화를 통해 두 날짜 간의 반응 평균과 변동성(예: 상자 그림 및 통계 요약)이 크게 다른지 확인할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
