¿Cómo se debe tratar el día experimental en un Diseño Personalizado: bloque fijo o bloque aleatorio?Estoy planeando crear un DOE usando un diseño personalizado. con 5 factores y 40 ejecuciones experimentales .
Debido a limitaciones operativas, puedo realizar hasta 20 ejecuciones por día , por lo que el experimento se ejecutará durante 2 días .
En esta situación, ¿cómo debería actuar el día experimental ¿Qué aspectos se deben tratar en el diseño y análisis?
- ¿Debería modelarse el día experimental como un bloque fijo o una ¿bloque aleatorio ?
- Mi suposición es que hay No hay ningún interés científico en la diferencia entre días y, idealmente, la variación diaria debería tratarse como un efecto molesto.
- Además, me gustaría utilizar el modelo resultante para la predicción futura , donde especifico solo los 5 factores experimentales y No condicione las predicciones a un día experimental específico .
Teniendo en cuenta estos objetivos, ¿sería apropiado:
- incluir día experimental como factor de bloque aleatorio en el Diseño Personalizado, y
- analizar los datos utilizando un modelo de efectos mixtos ¿en JMP?
Agradecería cualquier orientación sobre las mejores prácticas recomendadas en JMP para este tipo de situaciones.
Diseño de experimentosRe: ¿Cómo se debe tratar el día experimental en un Diseño Personalizado: bloque fijo o bloque aleatorio?El factor día es un efecto aleatorio; en el DOE personalizado, se puede asignar cada día a un "bloque aleatorio" compuesto por subparcelas de diferentes efectos fijos en orden aleatorio. Para el análisis/modelado, "día" se trata como un efecto aleatorio mediante REML.
Re: ¿Cómo se debe tratar el día experimental en un Diseño Personalizado: bloque fijo o bloque aleatorio?Hola @CoverGazelle271 ,
¡Bienvenido a la comunidad!
La decisión de tener efectos fijos o aleatorios se conoce durante la creación del diseño y antes del análisis, dependiendo de cómo se consideren estos factores:
- Si este factor puede cambiar la respuesta media y puede modificarse/repetirse de forma reproducible, entonces puede considerarse un efecto fijo.
- Si es necesario tener en cuenta este factor para la varianza de la respuesta (variabilidad diferente en la respuesta para diferentes operadores, equipos, días, ...) y solo representa un subconjunto/muestra de valores posibles de una población, entonces este factor puede considerarse como un efecto aleatorio.
En tu caso, y dado tu objetivo de predicción independientemente del día, consideraría este factor como aleatorio.
Luego utilizarías un modelo mixto para el análisis.
Tenga en cuenta que puede visualizar los resultados antes de analizarlos. Dado que los experimentos se distribuirán de forma homogénea entre los dos días (bloques aleatorios), puede comprobar visualmente que no hay diferencias significativas en la media de la respuesta ni en la varianza/variabilidad entre ambos días. Una visualización simple, con el día como X y la respuesta como Y, le permite comprobar si la media de la respuesta parece muy diferente entre los dos días, así como la variabilidad (utilizando, por ejemplo, diagramas de caja y resúmenes estadísticos).
Espero que esta respuesta te ayude.
