Por qué necesita saber sobre diseños de parcelas divididas Bradley Jones , Director de I + D para JMP, y Christopher Nachtsheim Profesor de la Carlson School of Management de la Universidad de Minnesota, colaboró en un artículo que se publicó este mes en Revista de Tecnología de Calidad . Ambos autores han publicado ampliamente sobre el tema del diseño de experimentos y son reconocidos como expertos en el campo.
Su nuevo artículo se titula "Diseños de parcelas divididas: qué, por qué y cómo", y en esta entrevista con Brad, le hice las mismas preguntas contenidas en el título del artículo. Suscriptores a la Revista de Tecnología de Calidad Puede leer el artículo completo a través del sitio web de ASQ.
Arati: ¿Qué es un diseño de parcelas divididas?
Puntilla: Un experimento de parcela dividida es un estudio diseñado estadísticamente en el que las ejecuciones experimentales se agrupan para que ciertas variables no cambien su configuración dentro de un grupo. El experimentador solo cambia estas variables o factores entre grupos de ejecuciones. Mantener estos factores constantes para todo un grupo de ejecuciones significa que el orden de ejecución de estos experimentos no es completamente aleatorio. Los estadísticos a menudo recomiendan el uso de diseños completamente aleatorios en lugar de diseños de parcelas divididas.
Arati: ¿Por qué son importantes los diseños de parcelas divididas para los estadísticos practicantes?
Puntilla: Aunque la aleatorización completa evita ciertos problemas en el análisis e interpretación de los resultados de los experimentos, a menudo requiere un esfuerzo adicional sustancial. En muchos procesos, ciertos factores son difíciles de cambiar de una ejecución de procesamiento a la siguiente. Cambiar algunos factores es tan fácil como girar un dial o girar un interruptor. Cambiar a otros puede requerir que el sistema lleve a cabo costosas y costosas modificaciones. Tiene sentido estructurar sus ejecuciones experimentales para tener en cuenta esta restricción práctica. Es decir, le gustaría realizar varias ejecuciones seguidas y solo cambiar los factores que son fáciles de manipular antes de detener el sistema para hacer un gran cambio. La insistencia de los eslavos en la aleatorización completa a veces ha resultado en que las personas operativas clasifiquen un diseño aleatorio para la conveniencia logística sin informar al investigador principal. Esta clasificación hace que el diseño sea un diseño de parcelas divididas, pero en general está mal construido. Peor aún, el investigador principal, que desconoce la clasificación, analiza los datos como si el orden de ejecución fuera aleatorio. Dado que el análisis apropiado de un diseño completamente aleatorizado es diferente del de un diseño de parcelas divididas, la consecuencia del subterfugio de clasificación de ejecución puede invalidar los resultados y tomar decisiones deficientes.
Arati: Hábleme de uno o dos de los desarrollos recientes en el diseño y análisis de experimentos de parcelas divididas.
Puntilla: En la última década, el diseño y análisis de experimentos de parcelas divididas ha sido un tema candente en la literatura de investigación. Para mi dinero, los desarrollos más emocionantes han sido los métodos para el diseño y análisis de experimentos de parcelas óptimas. No es realmente la optimalidad de los diseños lo que hace que este enfoque sea emocionante, aunque los diseños óptimos ciertamente tienen propiedades deseables. El valor real de estos métodos es que permiten una especificación de problemas mucho más flexible y, por lo tanto, una aplicabilidad mucho más amplia.
Arati: ¿Cuál fue su propósito al escribir este artículo con el profesor Nachtsheim?
Puntilla: Hace un par de años tuve una conversación con dos editores anteriores del Journal of Quality Technology. Señalaron el resurgimiento del interés en los diseños de parcelas divididas. También les preocupaba que la complejidad matemática de algunas de las publicaciones dejara atrás a la mayoría de los profesionales. Estaba el hecho de que diferentes investigadores a menudo recomiendan enfoques ligeramente diferentes. Esto puede confundir a los profesionales que no tienen el fondo para discriminar entre los métodos en competencia. El profesor Nachtsheim y yo escribimos el artículo para cubrir todas las líneas de investigación más importantes en la última década y para presentar con imparcialidad sus puntos fuertes y débiles. Incluí al profesor Nachtsheim en el proyecto porque he sido un defensor de un enfoque, y pensé que sería más objetivo incluir a un autor que no tenía convicciones previas sólidas.
Arati: ¿Quién es el público de este artículo y cómo espera que utilicen la información que contiene?
Puntilla: Escribimos el artículo para dos audiencias. Para el estadístico que no está familiarizado con la tendencia reciente en esta área, nuestro artículo proporciona una lista de referencia y una guía de las principales líneas de investigación. La audiencia más importante, sin embargo, es la comunidad de practicantes. Queríamos proporcionar información que permitiera a esta comunidad utilizar estos nuevos métodos de manera rentable.
ACTUALIZACIÓN el 4 de mayo de 2010: este artículo ganó el prestigioso Premio Brumbaugh de ASQ. Usted puede Descarga un PDF del artículo. desde el sitio web de JMP.
Artículo sobre diseños de parcelas divididas se honra nuevamente - Blog JMP ... Artículo sobre diseños de parcelas divididas se honra nuevamente - Blog JMP escribió:
[...] también puede consultar una publicación de blog anterior sobre este artículo en la que Jones explica por qué necesita saber acerca de los diseños de parcelas divididas. tags: Diseño de Experimentos [...]
Bradley Jones gana el premio ASQ Brumbaugh Award - JMP Blog escribió: ... Bradley Jones gana el premio ASQ Brumbaugh - Blog JMP escribió:
[...] Ellos co-escribieron un artículo titulado “Diseños de parcelas divididas: qué, por qué y cómo” que se publicó en el Journal of Quality Technology en octubre de 2009. El Premio Brumbaugh fue fundado en 1949 y se presenta para el documento, publicado el año anterior, que el comité decide que ha hecho la mayor contribución individual al desarrollo de la aplicación industrial del control de calidad. En una publicación de blog anterior sobre este artículo, Bradley explicó por qué necesita saber sobre diseños de parcelas divididas. [...]
Phil Stojan escribió: Me topé con esta página (y por ch ... Phil Stojan escribió:
Me topé con esta página (y por casualidad, tengo cierta familiaridad con las comparaciones de muestras de parcelas divididas entre individuos de poblaciones naturales en el campo, así que agregaré algo).
Desde la perspectiva de un ecologista de campo, encuentro que sus comentarios relacionados con los diseños de "parcelas divididas" son un tanto desconcertantes y siento que es necesario señalar algunos hechos reales:
1. La confusión subyacente al complejo "matemático" necesario para lograr un diseño óptimo cuestiona si los investigadores / cualquier otra persona deberían realmente molestarse en proceder en términos del esfuerzo de muestreo requerido (como una analogía).
2. Si realmente se puede crear un diseño tan óptimo de parcelas divididas, ya sea que el patrón sea tan obvio, es probable que no requiera el uso de una estadística de prueba para rechazar el Ho, o simplemente está arriesgando un error de Tipo 2 (Al final de las carreras porque:
"... Es decir, le gustaría hacer varias ejecuciones seguidas y solo cambiar los factores que son fáciles de manipular antes de detener el sistema para hacer un gran cambio".
Por supuesto que lo haríamos, si no fuera por otra razón, nos ahorraría tiempo.
Sin embargo, usted ha asumido ciegamente que el orden en el que se aplican los tratamientos (es decir, la prueba de los efectos de los factores) no introduce sesgos en el análisis, que en este punto ni siquiera puede argumentar, ya que por no realizar la asignación al azar, no tiene derecho a hacerlo. hacer inferencias.
¿Qué pensarían Fisher y Gossett?
No quiero causar un escándalo, y puede que no esté del todo bien, dado que no he leído el artículo, pero tal vez pueda arrojar algo de luz sobre cómo los estudiantes de pregrado lo aplican a los experimentos de biología de campos manipulativos:
Los diseños de parcelas divididas han sido bien comprendidos en los estudios de manipulación de biología desde que RA Fisher trabajó donde yo lo hago.
Las inferencias hechas con respecto a los efectos de tratamiento de este diseño sufren una seudo replicación espacial y temporal y, por lo tanto, solo se relacionan con el lugar donde se ubican las parcelas: una comparación común en Ecología es cuando un parche de vegetación se divide y se somete a algún tipo de manipulación; la otra mitad constituye su controlar.
El efecto de la adición de agua en comparación con el control, por ejemplo.
La mayoría de las veces, la biología se ocupa de la magnitud del tamaño del efecto que produce un tratamiento y evita los errores de tipo 2. a priori la configuración de alfa es arbitraria y no significa mucho si maximiza el tamaño del efecto y tiene un gran poder estadístico.
No entiendo por qué emplearía un diseño de parcelas divididas con la intención de optimizarlo: ¿ya están tan cerca como podría ubicarlas?
Finalmente, la secuencia de tratamientos a menudo devuelve interacciones (lo que significa que en Nature, la secuencia de eventos es importante): suena como si las réplicas de tratamiento a las que se refiere son muy precisas y de alguna manera no introducen sesgos en ausencia de asignación al azar.
Nos referimos a este Gremlin como intrusión demoníaca en la ecología.
Por favor hagamelo saber.
Phil
Phil Stojan escribió: ¿Quiénes son estos practicantes? Si eres... Phil Stojan escribió:
¿Quiénes son estos practicantes?
Si se refiere a personas como las que realmente utilizan las estadísticas como una herramienta que ayuda a aclarar el patrón de detección, tal vez sería beneficioso consultar con médicos multidisciplinarios. La ciencia aplicada puede tener razones válidas y obvias por las que se modifican o revisan los métodos.
