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# Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy difíciles.Tengo un diagrama de franjas DOE con dos factores muy difíciles de modificar y dos difíciles de modificar, y dos fáciles de modificar. Con mi modelo, obtengo 8 diagramas completos y 16 subparcelas con 48 ejecuciones. Sin embargo, si no permito que los factores difíciles de modificar cambien independientemente de los muy difíciles, ¿el número de ejecuciones se mantiene igual? ¿Permitir todas las combinaciones de diagrama completo y subparcelas debería generar significativamente más ejecuciones?
Diseño de experimentosRe: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Hola @frankderuyck ,

La opción que mencionas " Los factores difíciles de cambiar pueden variar independientemente de los factores muy difíciles de cambiar" durante la creación del diseño solo influirá en la aleatorización y la estructura del diseño, dependiendo de si los factores muy difíciles de cambiar pueden variar independientemente de los factores difíciles de cambiar (diseños de parcelas divididas de dos vías), o si los niveles de los factores difíciles de cambiar están anidados dentro de los niveles de los factores muy difíciles de cambiar (diseños de parcelas divididas).
Vea más explicaciones sobre las restricciones de aleatorización en los diseños.

El número de ejecuciones se ve influenciado por el número total de ejecuciones, el número de parcelas completas y subparcelas. Por supuesto, dependiendo de la aleatorización de restricción, la potencia de los efectos principales y otros efectos de orden superior no será la misma entre los dos escenarios mencionados: a mayor restricción en la aleatorización, menor potencia de los efectos principales de los factores afectados por esta restricción.

Espero que esta respuesta te ayude.

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Hola Víctor, este es un proceso de dos pasos: 2 factores en el primero y 4 en el segundo. Según mi modelo, tengo 8 gráficos (muy difíciles de modificar en el paso 1) y 16 subgráficos (difíciles de modificar en el paso 2). Por lo tanto, si los factores difíciles de modificar no pueden variar independientemente de los factores muy difíciles de modificar, se requerirán las 8 x 16 combinaciones = 128 ejecuciones, ¿correcto? Sin embargo, al elegir esta opción, el número de ejecuciones = 48, es decir, el número de ejecuciones predeterminado para un gráfico de franjas con DOE difícil de modificar independientemente de los muy difíciles de modificar.

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

No, no es necesario probar todas las combinaciones. Empecemos por el principio:

• Tiene dos factores continuos de 2 niveles para el primer paso, lo que permite cuatro combinaciones individuales. Con ocho parcelas completas, puede replicar algunos tratamientos (y aumentar el número de grados de libertad).
• En el segundo paso, se obtienen cuatro factores continuos de 2 niveles, lo que da 16 combinaciones posibles. No es necesario ejecutarlas todas (dependiendo del modelo asumido), pero el número de subparcelas especificado permite probarlas todas.

Dependiendo de la complejidad del modelo (número de términos) y el número de parcelas completas y subparcelas, JMP calculará un número recomendado de ejecuciones que es un múltiplo del número de parcelas completas y subparcelas. Para todos los efectos principales y efectos de interacción, necesita 1 (intersección) + 6 (efectos principales) + 15 (interacciones de 2 factores) = 22 grados de libertad (mínimo requerido). Supongo que podría ejecutar su diseño con 32 ejecuciones, ya que es un múltiplo de 8 y 16, pero puede elegir cualquier número múltiplo de 16: 32, 48, 64, 80, 96, ... Sin embargo, podría ser más seguro tener un mayor número de ejecuciones, ya que podrá estimar los efectos de las parcelas completas (7) y las subparcelas (15). Entonces, si suma estos efectos a los efectos del modelo anterior, 48 ejecuciones es una buena opción y permite cierto grado de libertad para que los 44 términos estimen.

Espero que esta respuesta lo aclare.

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Perfecto Víctor, esto es muy claro gracias, sin embargo no entiendo por qué hay una opción para elegir - puedes marcar esta casilla sobre Número de parcelas enteras - entre factores dependientes e independientes muy duros y duros, el resultado es el mismo?

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Como expliqué en mi primera respuesta, esta opción conducirá a diferentes restricciones de aleatorización, es decir, diferentes estructuras de diseño con el mismo número de ejecuciones, parcelas completas y subparcelas.

• Si los factores difíciles de cambiar no pueden variar independientemente de los factores muy difíciles de cambiar, entonces los niveles de los factores difíciles de cambiar se anidan dentro de los niveles de los factores muy difíciles de cambiar (diseños de parcelas divididas, 2 subparcelas por parcela completa aquí):
  
  
• Si los factores difíciles de cambiar pueden variar independientemente de los factores muy difíciles de cambiar (opción marcada), entonces los niveles de los factores difíciles de cambiar se aleatorizan dentro de los niveles de los factores muy difíciles de cambiar (diseños de parcelas divididas de dos vías, 6 subparcelas por parcela completa aquí):

Espero que la respuesta esté más clara ahora

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Hola Víctor, creo que hay un malentendido. Lo que mencionas arriba es lo que esperaría al cambiar a la opción difícil y muy difícil; sin embargo, el número de parcelas completas, las subparcelas y las series permanecen iguales. De hecho, cuando intento crear la DOE, recibo el mensaje de que necesito más parcelas completas; así que sí, todos los números anteriores tuvieron que cambiar. Es extraño, ¿por qué no?

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

¿Puede describir con mayor precisión su configuración de diseño y compartir el script de diseño o la tabla JMP?

Con la configuración descrita (2 factores continuos muy difíciles de modificar y 4 factores continuos difíciles de modificar), 8 gráficos completos y 16 subgráficos con 48 ejecuciones, con o sin la opción de dependencia entre factores muy difíciles de modificar y difíciles de modificar, puedo crear un diseño de gráfico dividido o de dos vías sin problemas. En ocasiones, JMP puede cambiar los valores de los subgráficos, gráficos completos o ejecuciones según las opciones elegidas según la heurística, pero si el diseño es posible con suficientes grados de libertad, puede cambiar estos valores sin problemas. Intente marcar o desmarcar la opción sobre la dependencia de factores muy difíciles de modificar y difíciles de modificar antes de cambiar los valores; parece que hay algunos errores.

Aquí el guión para el diseño de parcela dividida-dividida con 48 ejecuciones, 8 parcelas completas, 16 subparcelas, situación sin variación independiente entre factores muy difíciles y difíciles de cambiar:

DOE(
	Custom Design,
	{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X1", 2 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 2 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X5", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X6", 1 ), Set Random Seed( 1232803225 ),
	Number of Starts( 312 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
	Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ), Add Term( {5, 1} ),
	Add Term( {6, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
	Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {1, 1}, {5, 1} ),
	Add Term( {1, 1}, {6, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ),
	Add Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Term( {2, 1}, {5, 1} ),
	Add Term( {2, 1}, {6, 1} ), Add Term( {3, 1}, {4, 1} ),
	Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
	Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
	Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Set N Whole Plots( 8 ), Set N Subplots( 16 ),
	Set Sample Size( 48 ), Optimality Criterion( "Make A-Optimal Design" ),
	"A-Optimality Parameter Weights"n(
		[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
	), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

Y aquí el script para el diseño de parcela dividida de dos vías (también llamado "gráfico de franjas" y visible en el script) con 48 ejecuciones, 8 parcelas completas, 16 subparcelas, situación con variación independiente entre factores muy difíciles y difíciles de cambiar:

DOE(
	Custom Design,
	{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X1", 2 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 2 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X5", 1 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X6", 1 ), Set Random Seed( 868486588 ),
	Number of Starts( 341 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
	Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ), Add Term( {5, 1} ),
	Add Term( {6, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
	Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {1, 1}, {5, 1} ),
	Add Term( {1, 1}, {6, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ),
	Add Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Term( {2, 1}, {5, 1} ),
	Add Term( {2, 1}, {6, 1} ), Add Term( {3, 1}, {4, 1} ),
	Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
	Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
	Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Make Strip Plot Design, Set N Whole Plots( 8 ),
	Set N Subplots( 16 ), Set Sample Size( 48 ),
	Optimality Criterion( "Make A-Optimal Design" ),
	"A-Optimality Parameter Weights"n(
		[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
	), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design,
	Set Run Order( Keep the Same ), Make Table}
);

El mensaje de error que ve sobre los gráficos completos aparece por una razón diferente, cuando el número de gráficos completos es igual al número de términos en el modelo para los factores muy difíciles de cambiar. Si especifico en su ejemplo 4 gráficos completos con 16 subgráficos para 48 ejecuciones, aparece el mensaje de error, porque necesito estimar 1 intersección, 2 efectos principales y 1 efecto de interacción para los factores muy difíciles de cambiar (4 términos en el modelo), por lo que no queda ningún grado de libertad en la estructura del gráfico completo para estimar la varianza del gráfico completo (se necesita al menos un gráfico completo más, es decir, 5 gráficos completos en total como mínimo). Si el número de gráficos completos es inferior al número de términos en el modelo para los factores muy difíciles de cambiar, JMP cambia automáticamente el valor al mínimo posible (# gráficos completos = número de términos en el modelo para factores muy difíciles de cambiar).

Espero que esta respuesta aclare algunas dudas, comparta más información y la tabla JMP si esta respuesta no resuelve su problema.

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Para aclarar mejor el problema, encontrará adjunto un archivo JMP "FACTORS STRIP PLOT" con los factores DOE y una presentación en PowerPoint con los resultados DOE y la descripción del problema; ¿espero que esto sea lo suficientemente claro?

En cuanto al modelo: no es necesario estimar los efectos Q², Fl*P, c*p y c*Fl

Re: # Las ejecuciones no cambian en un gráfico de tiras DOE cuando los factores difíciles de cambiar no son independientes de factores muy duros.

Ok, ya veo mejor.
El mensaje de error se refiere esta vez a las subtramas y no a la estructura completa de las tramas:

• Toda la estructura de los gráficos está adaptada, ya que necesita para su configuración hasta 6 grados de libertad para estimar la intersección (1 DF), los 2 efectos principales (3 DF porque uno de los efectos principales está vinculado al factor categórico de tres niveles, por lo que se necesitan 2 DF) y la interacción entre los dos factores muy difíciles de cambiar (2 DF debido al factor categórico de tres niveles).
  En total, se necesitan 6 grados de densidad (DF), por lo que con 8 parcelas completas la situación es correcta. Acabo de comprobarlo reduciendo el número de parcelas completas a 6 y veo dos mensajes de error: uno para la parcela completa (porque no hay suficientes DF para estimar la varianza de toda la parcela) y otro para las subparcelas (en el caso de que los factores, muy difíciles de modificar, no puedan variar de forma independiente).
  
  
• En la estructura de subparcelas, se necesitan 16 grados de utilidad si se utiliza un modelo RS sin eliminar algunos términos, como se mencionó (y si mis cálculos son correctos): 2 grados de utilidad para los efectos principales de los factores difíciles de modificar, 6 grados de utilidad para las interacciones entre factores difíciles de modificar y muy difíciles de modificar, 2 grados de utilidad con los factores fáciles de modificar y 2 grados de utilidad para los efectos cuadráticos de los factores difíciles de modificar. A continuación, se deben sumar 2 grados de utilidad para los efectos principales y 2 grados de utilidad para los efectos cuadráticos de los factores fáciles de modificar, por lo que se requieren un total de 16 grados de utilidad.
  • Si los factores muy difíciles de cambiar y difíciles de modificar no pueden variar de forma independiente, solo tendrá 16 "grupos" de observaciones individuales e independientes (2 subparcelas diferentes por parcela completa), por lo que no quedan DF para estimar la varianza de la subparcela.
  • Si pueden variar de forma independiente, verá que la estructura de diseño asigna las subparcelas aleatoriamente a las parcelas completas, lo que aumenta en gran medida los DF a 48 (ya que no hay combinaciones de parcelas completas x subparcelas "repetidas" como en el escenario de "dependencia"), que es lo suficientemente grande para estimar los términos del modelo requeridos y la varianza de las subparcelas.

Espero que esta respuesta aclare las diferentes situaciones.

Re: # ¿Las rachas no cambian en un DOE de parcela de franja cuando los cambios de los factores difíciles de cambiar no son independientes de los factores muy difíciles?

Hola Victor, gracias por el análisis y la explicación, está claro. Mi pregunta es: ¿por qué los gráficos no cambian automáticamente al pasar de independientes a dependientes?

Saludos desde Sorrento, me voy, ¡fue un gran evento de descubrimiento!

Re: # ¿Las rachas no cambian en un DOE de parcela de franja cuando los cambios de los factores difíciles de cambiar no son independientes de los factores muy difíciles?

JMP modificará el número de gráficos o subgráficos únicamente si no hay suficientes grados de libertad para ajustar el modelo supuesto. En este caso, solo se dispone del número mínimo de subgráficos necesarios para proporcionar suficientes grados de libertad para el ajuste del modelo supuesto, por lo que JMP permite continuar, pero añade un mensaje de advertencia indicando que la varianza de los subgráficos no será estimable.

¡Espero verte en el próximo evento! Que tengas un buen viaje de regreso.

Re: # ¿Las rachas no cambian en un DOE de parcela de franja cuando los cambios de los factores difíciles de cambiar no son independientes de los factores muy difíciles?

Vale, gracias. Sería genial que JMP también especificara el número mínimo de subgráficos necesarios. Espero verte la próxima vez.