Pourquoi devez-vous savoir sur les conceptions en parcelles divisées Bradley Jones , Directeur de la R & D pour JMP, et Christopher Nachtsheim , Professeur à la Carlson School of Management de l’Université du Minnesota, a collaboré à un article publié ce mois-ci dans le Journal of Quality Technology . Les deux auteurs ont publié de nombreux ouvrages sur la conception d’expériences et sont reconnus comme des experts dans ce domaine.
Leur nouvel article s'intitule «Conception de parcelles divisées: quoi, pourquoi et comment» et, dans cette interview avec Brad, je lui ai posé les mêmes questions que celles contenues dans le titre de l'article. Abonnés à la Journal of Quality Technology pouvez lire l'article complet sur le site Web de l'ASQ.
Arati: Qu'est-ce qu'une conception en parcelles divisées?
Brad: Une expérience en parcelles divisées est une étude statistiquement conçue dans laquelle les analyses expérimentales sont regroupées de sorte que certaines variables ne modifient pas leurs paramètres au sein d'un groupe. L'expérimentateur modifie uniquement ces variables ou facteurs entre les groupes d'analyses. Si vous maintenez ces facteurs constants pour tout un groupe d'analyses, l'ordre d'exécution de ces expériences n'est pas complètement aléatoire. Les statisticiens recommandent souvent l'utilisation de modèles complètement aléatoires plutôt que de modèles à parcelles divisées.
Arati: Pourquoi les concepteurs de parcelles divisées sont-ils importants pour les statisticiens en exercice?
Brad: Bien que la randomisation complète évite certains problèmes d’analyse et d’interprétation des résultats d’expériences, elle nécessite souvent un effort supplémentaire considérable. Dans de nombreux processus, il est difficile de modifier certains facteurs d’un cycle de traitement à l’autre. Changer certains facteurs est aussi simple que de tourner un cadran ou d'inverser un commutateur. Changer les autres peut nécessiter des modifications fastidieuses et coûteuses du système. Il est logique de structurer vos expériences pour prendre en compte cette contrainte pratique. Autrement dit, vous souhaitez effectuer plusieurs analyses consécutives en modifiant uniquement les facteurs faciles à manipuler avant d'arrêter le système pour effectuer un changement important. L'insistance de Slavish sur une randomisation complète a parfois abouti à ce que des personnes opérationnelles trient un modèle randomisé pour des raisons de commodité logistique sans en informer le chercheur principal. Ce tri fait de la conception une conception en parcelles divisées mais généralement mal construite. Pire encore, l'investigateur principal, ignorant le tri, analyse les données comme si l'ordre d'exécution était aléatoire. Etant donné que l'analyse appropriée d'un plan complètement randomisé diffère de celle d'un plan en parcelles divisées, les conséquences du subterfuge de tri par analyse peuvent invalider les résultats et prendre de mauvaises décisions.
Arati: Parlez-moi d'un ou deux des développements récents dans la conception et l'analyse d'expériences en parcelles divisées.
Brad: Au cours de la dernière décennie, la conception et l'analyse d'expériences en parcelles divisées ont été un sujet brûlant dans la littérature scientifique. Pour mon argent, les développements les plus intéressants ont été les méthodes de conception et d’analyse d’expériences optimales en parcelles divisées. Ce n’est pas vraiment l’optimalité des conceptions qui rend cette approche intéressante, bien que les conceptions optimales aient certainement des propriétés souhaitables. La valeur réelle de ces méthodes réside dans le fait qu’elles permettent une spécification du problème beaucoup plus flexible et donc une applicabilité beaucoup plus large.
Arati: Quel était votre but en écrivant cet article avec le professeur Nachtsheim?
Brad: Il y a quelques années, j'ai eu une conversation avec deux anciens rédacteurs du Journal of Quality Technology. Ils ont noté le regain d'intérêt pour les conceptions en parcelles divisées. Ils étaient également préoccupés par le fait que la complexité mathématique de certaines publications laissait la plupart des praticiens derrière. Il y avait le fait que différents chercheurs recommandent souvent des approches légèrement différentes. Cela peut semer la confusion chez les praticiens qui n'ont pas l'expérience nécessaire pour faire la distinction entre les méthodes concurrentes. Le professeur Nachtsheim et moi-même avons rédigé cet article afin de couvrir toutes les grandes lignes de recherche poursuivies au cours de la dernière décennie et de présenter de manière impartiale leurs points forts et leurs points faibles. J'ai inclus le professeur Nachtsheim dans le projet parce que je préconisais une approche et je pensais qu'il serait plus objectif d'inclure un auteur qui n'avait aucune conviction antérieure forte.
Arati: À qui s'adresse cet article et comment espérez-vous qu'ils utiliseront les informations qu'il contient?
Brad: Nous avons écrit l'article pour deux audiences. Pour le statisticien qui ne connaît pas la tendance récente dans ce domaine, notre article fournit une liste de références et un guide des principaux axes de recherche. Le public le plus important, cependant, est la communauté des praticiens. Nous voulions fournir des informations pour permettre à cette communauté d'utiliser ces nouvelles méthodes de manière rentable.
MISE À JOUR DU 4 mai 2010: Cet article a remporté le prestigieux prix Brumbaugh de l'ASQ. Vous pouvez télécharger un PDF de l'article depuis le site Web JMP.
Un article sur les dessins en parcelles divisées est à nouveau honoré - JMP Blog ... Un article sur les dessins en parcelles divisées est à nouveau honoré - JMP Blog a écrit:
[...] peut également vouloir consulter un précédent article de blog sur cet article dans lequel Jones explique pourquoi vous devez connaître les conceptions en parcelles divisées. tags: Conception d'expériences [...]
Bradley Jones remporte le prix ASQ Brumbaugh - JMP Blog a écrit: ... Bradley Jones remporte le prix ASQ Brumbaugh - JMP Blog a écrit:
[...] Ils ont co-écrit un article intitulé «Conceptions en parcelles divisées: quoi, pourquoi et comment» qui a été publié dans le Journal of Quality Technology en octobre 2009. Le prix Brumbaugh a été fondé en 1949 et est présenté pour le document publié l'année précédente que le comité a décidé d'apporter la contribution la plus importante au développement de l'application industrielle du contrôle de la qualité. Dans un article précédent sur cet article, Bradley a expliqué pourquoi vous devez connaître les conceptions en parcelles divisées. [...]
Phil Stojan a écrit: Je suis tombé sur cette page (et par ch ... Phil Stojan a écrit:
Je suis tombé par hasard sur cette page (et, par hasard, je connais un peu les comparaisons d'échantillons en parcelles divisées entre des individus appartenant à des populations naturelles sur le terrain, je vais donc ajouter quelque chose).
Du point de vue d'un écologiste de terrain, je trouve vos propos quelque peu déroutants au sujet des conceptions "en parcelles divisées" et je pense qu'il est nécessaire de souligner quelques faits réels:
1. La confusion sous-jacente à la "mathématique" complexe nécessaire pour parvenir à une conception optimale se demande si les enquêteurs / toute autre personne devraient se donner la peine de procéder en termes d'effort d'échantillonnage requis (par analogie).
2 Si vous pouvez réellement créer une telle conception fractionnée optimale, soit le motif est si évident, il ne nécessite probablement pas l'utilisation de statistiques de test pour rejeter le Ho, ou vous risquez tout simplement de risquer une erreur de type 2 (à la fin des pistes car:
".... C'est-à-dire que vous voudriez effectuer plusieurs analyses d'affilée en ne modifiant que des facteurs faciles à manipuler avant d'arrêter le système pour effectuer un changement important."
Bien sûr, si, pour aucune autre raison, nous gagnerions du temps!
Vous avez aveuglément supposé cependant que l'ordre dans lequel les traitements sont appliqués (c.-à-d. Tester les effets de facteur) n'introduit pas de biais dans l'analyse - ce qui pour le moment ne peut même pas être discuté car à défaut de randomiser, vous n'avez pas vraiment le droit de le faire. faire des inférences.
Que penseraient Fisher et Gossett?
Je ne veux pas provoquer d'agitation - et je n'ai peut-être pas tout à fait raison étant donné que je n'ai pas lu l'article, mais je peux peut-être aussi éclaircir la façon dont les étudiants de premier cycle l'appliquent à des expériences de biologie de terrain manipulable:
Les conceptions en parcelles divisées ont été bien comprises dans les études de manipulation en biologie puisque RA Fisher a travaillé là où je le fais.
Les déductions faites concernant les effets de traitement de cette conception souffrent de pseudo-réplications spatiales et temporelles et ne concernent donc que l'emplacement des parcelles: une comparaison courante en écologie consiste à scinder un groupe de végétation et de le soumettre à une sorte de manipulation, l'autre moitié constituant sa contrôle.
L'effet de l'addition d'eau par rapport au contrôle par exemple.
Le plus souvent, Biology s'intéresse à l'ampleur de l'ampleur de l'effet produit par un traitement et évite les erreurs de type 2. Le réglage a priori de l’alpha est arbritaire et a peu d’importance si vous maximisez la taille de l’effet et si vous disposez d’une puissance statistique suffisante.
Je ne comprends pas pourquoi vous utiliseriez une conception en parcelles divisées avec l’intention de l’optimiser: elles sont déjà aussi proches que vous pourriez les positionner?
Enfin, la séquence des traitements renvoie souvent des interactions (dans Nature, la séquence des événements est importante). On dirait que les réplications de traitement auxquelles vous faites référence sont très précises et n’introduisent pas de biais en l’absence de randomisation.
Nous appelons ce Gremlin intrusion démoniaque en écologie.
S'il vous plaît, faites-moi savoir.
Phil
Phil Stojan a écrit: Qui sont ces pratiquants? Si vous êtes... Phil Stojan a écrit:
Qui sont ces pratiquants?
Si vous vous référez aux personnes qui utilisent réellement les statistiques comme un outil facilitant la détection des tendances, il serait peut-être utile de consulter des praticiens multidisciplinaires. Les sciences appliquées peuvent avoir des raisons valables et évidentes pour lesquelles les méthodes sont modifiées ou révisées.
