Bloques fijos en un diseño personalizadoHola
Me gustaría generar bloques fijos en un diseño personalizado. En la práctica, suele ocurrir que dentro de estos bloques no se repiten las mismas ejecuciones experimentales (los factores son los mismos, pero sus niveles difieren), lo que significa que se utilizan diferentes configuraciones de factores dentro de los bloques.
Además, los bloques también pueden presentar correlaciones con otros bloques y, por ejemplo, con los efectos principales. Por lo tanto, veo una dificultad para evaluar los efectos de bloque con precisión. ¿Es un efecto de bloque realmente un efecto de bloque real o simplemente se induce, por ejemplo, por una correlación relativamente alta con un efecto principal significativo o por diferentes niveles de factores dentro de los bloques?
Saludos
Klaus
Diseño de experimentosRe: Bloques fijos en un diseño personalizadoSe puede considerar el bloqueo como una restricción de las unidades experimentales. No es un factor de interés, sino una fuente adicional de variación observada en la respuesta. Se puede considerar el efecto de los bloques como fijo o aleatorio en el modelo lineal. No estoy seguro de a qué se refiere cuando dice " una dificultad para evaluar los efectos de los bloques con precisión".
Re: Bloques fijos en un diseño personalizadoAñadiendo a los comentarios de Mark. Normalmente, un bloque es un sustituto de un conjunto de variables de ruido. El ruido son factores que no está dispuesto o no puede controlar en el futuro (por ejemplo, variación de la materia prima, condiciones ambientales, técnica del operador, error de medición). Al bloquear, está replicando combinaciones de tratamientos idénticas en cada bloque. La variación en las réplicas debe deberse al ruido, ya que los factores y niveles no cambiaron entre las réplicas. Si las variables de ruido no se han identificado y, por lo tanto, no se pueden manipular explícitamente durante el experimento, el bloqueo generalmente se considera un efecto aleatorio en un modelo y tendrá un modelo mixto. Si ha identificado los factores de ruido confundidos con los bloques, se recomienda tratar el bloque como un efecto fijo. Si trata los bloques como un efecto fijo, entonces agregará el bloque y todas las interacciones de bloque por factor al modelo y tendrá un modelo de efectos fijos.
Sin embargo, su situación es diferente. La descripción que ofrece me parece indicar que desea anidar combinaciones de tratamientos dentro del bloque. Al hacerlo, confundirá los efectos del bloque con los cambios en los niveles de los factores. ¿No le parece sensato?
Re: Bloques fijos en un diseño personalizadoHola @NominalGemsbok3 ,
Además de los excelentes comentarios y respuestas aportados por Mark y Bill, aquí hay información complementaria de mi parte.
La decisión de tener un efecto de bloqueo fijo o aleatorio se establece antes del análisis, dependiendo de cómo se considere este factor de bloqueo:
- Si los niveles pueden ser reproducibles o si los niveles especificados son los únicos de interés (por ejemplo en el caso de fuentes de ruido identificadas como las mencionadas por Bill), entonces puede tratarlo como un efecto de bloque fijo y afectará la media de la respuesta (sesgo).
- Si los niveles son una muestra de una población más grande o si no está realmente interesado en estos dos (o más) niveles particulares (o si no se han identificado fuentes de ruido), sino en la variación a lo largo de la población, entonces trátelo como un efecto aleatorio y afectará la varianza de la respuesta.
Para crear bloques fijos en un diseño, puede agregar un factor de bloqueo en el panel Factores y especificar el número de ejecuciones por bloque. De esta manera, JMP crea automáticamente bloques con las propiedades de columna de factor correctas: Orden de valores, Ejecuciones por bloque, Rol de diseño (bloqueo) y Cambios de factor (fácil). Estas propiedades de columna ayudan a JMP a evaluar el rol de este factor al modelar los resultados. Al usar el script Ajustar modelo, verá que el factor de bloqueo fijo está presente en el panel de efectos Construir modelo como un efecto fijo, al igual que los demás factores.
Los bloques se crean para evitar correlaciones entre el efecto de bloque y los efectos del modelo que le interesan. Si es posible, se crean de forma que el efecto de bloque sea ortogonal (sin correlaciones) a los efectos del modelo. Si no es posible, las correlaciones se minimizarán para evitar cualquier confusión entre la influencia del efecto de bloque y los efectos de otros factores. En algunas situaciones (particularmente con un presupuesto experimental limitado), puede terminar con pequeñas correlaciones entre el efecto de bloque y otros efectos del modelo; pero esta correlación suele ser muy baja, por lo que no es un problema en el análisis; aún es posible diferenciar el efecto de bloque de los demás efectos.
Finalmente, es posible que no se tengan exactamente los mismos experimentos en cada bloque (por lo que la configuración de los factores puede variar, como se mencionó), pero la repartición de los tratamientos se realiza para evitar cualquier sesgo en los niveles de los factores utilizados en cada bloque: los niveles de los factores se equilibrarán (en la medida de lo posible) entre los bloques, de modo que se tenga un número similar de ejecuciones con niveles altos y bajos para cada factor en cada bloque. Esto garantiza que el efecto del bloque no se correlacione con otros efectos del modelo.
¿Tiene algún diseño o conjunto de datos que podamos revisar para responder mejor a sus inquietudes y preguntas?
