WikiDer > Обобщенный рандомизированный блочный дизайн
В рандомизированный статистические эксперименты, обобщенные рандомизированные блочные конструкции (GRBD) используются для изучения взаимодействие между блоки и лечение. Для GRBD каждое лечение воспроизведен не менее двух раз в каждом блоке; эта репликация позволяет оценить и проверить термин взаимодействия в линейная модель (без параметрических предположений о нормальное распределение для ошибка).[1]
Одномерный ответ
GRBD против RCBD: репликация и взаимодействие
Как рандомизированный полный дизайн блока (RCBD), GRBD рандомизируется. В каждом блоке процедуры случайно назначен к экспериментальные единицы: эта рандомизация также независима между блоками. В (классическом) RCBD, однако, нет репликации обработок внутри блоков.[2]
Двусторонняя линейная модель: блоки и методы лечения
План эксперимента направляет формулировку подходящего линейная модель. Без репликации (классический) RCBD имеет двусторонняя линейная модель с лечебными и блокирующими эффектами, но без блок-лечение взаимодействие. Без повторов, эта двусторонняя линейная модель, которую можно оценивать и тестировать без параметрических предположений (с использованием распределения рандомизации, без использования нормального распределения ошибки).[3] В RCBD взаимодействие блока и лечения невозможно оценить с помощью распределения рандомизации; a fortiori не существует "действительного" (т. е. основанного на рандомизации) теста для взаимодействия блока и лечения в дисперсионный анализ (anova) RCBD.[4]
Различие между RCBD и GRBD игнорировалось некоторыми авторами, а игнорирование GRCBD подвергалось критике со стороны таких статистиков, как Оскар Кемпторн и Сидни Аддельман.[5] GRBD имеет то преимущество, что репликация позволяет изучить взаимодействие блока и лечения.[6]
GRBD при отсутствии интереса к взаимодействию блока и лечения
Однако, если известно, что взаимодействие блока и лечения незначительно, тогда в протоколе эксперимента можно указать, что члены взаимодействия должны приниматься равными нулю и что их степени свободы должны использоваться для члена ошибки.[7] Конструкции GRBD для моделей без условий взаимодействия предлагают больше степеней свободы для тестирования лечебных эффектов, чем RCB с большим количеством блоков: экспериментатор, желающий увеличить мощность, может использовать GRBD, а не RCB с дополнительными блоками, когда дополнительные блоки-эффекты не будут иметь подлинного интереса .
Многомерный анализ
GRBD имеет ответ в виде реального числа. Для векторных ответов многомерный анализ рассматривает аналогичные двухсторонние модели с основными эффектами и взаимодействиями или ошибками. Без реплик условия ошибки смешиваются с взаимодействием, и оценивается только ошибка. С репликами взаимодействие можно проверить с помощью многомерный дисперсионный анализ а коэффициенты в линейной модели можно оценить без предвзятости и с минимальной дисперсией (с помощью метод наименьших квадратов).[8][9]
Функциональные модели для взаимодействий блока и лечения: тестирование известных форм взаимодействия
Опытные экспериментаторы используют неповторяющиеся эксперименты, когда репликации недопустимы. расходы. Когда в блочном дизайне отсутствуют реплики, моделировались взаимодействия. Например, F-тест Тьюки на взаимодействие (неаддитивность) был мотивирован мультипликативной моделью Манделя (1961); эта модель предполагает, что все взаимодействия лечение-блок пропорциональны произведению среднего эффекта лечения и среднего эффекта блока, где константа пропорциональности идентична для всех комбинаций лечение-блок. Тест Тьюки действителен, когда действует мультипликативная модель Манделя и когда ошибки независимо следуют нормальному распределению.
F-статистика Тьюки для тестирования взаимодействия имеет распределение, основанное на рандомизированном назначении лечения экспериментальным единицам. Когда мультипликативная модель Манделя верна, распределение рандомизации F-статистики близко аппроксимируется распределением F-статистики, предполагающей нормальное распределение ошибки, согласно статье Робинсона 1975 года.[10]
Отказ от мультипликативного взаимодействия не обязательно означает отказ от немультипликативного взаимодействия, потому что существует множество форм взаимодействия.[11][12]
Обобщением более ранних моделей для теста Тьюки является модель «пучка прямых линий» Манделя (1959).[13] и функциональная модель Милликена и Грейбилла (1970), которая предполагает, что взаимодействие является известной функцией основных эффектов блока и лечения. Другие методы и эвристики взаимодействия блока и лечения в нереплицируемых исследованиях рассматриваются в монографии. Милликен и Джонсон (1989).
Смотрите также
- Блочный дизайн
- Полная блочная конструкция
- Неполная конструкция блока
- Рандомизированный блочный дизайн
- Рандомизация
- Рандомизированный эксперимент
Примечания
- ^
- Вилк, стр.79.
- Лентнер и Бишип, стр. 223.
- Аддельман (1969), стр. 35.
- Хинкельманн и Кемпторн, например, стр. 314; c.f. стр.312.
- ^
- Вилк, стр.79.
- Аддельман (1969), стр. 35.
- Хинкельманн и Кемпторн, стр. 314.
- Лентнер и Бишоп, стр. 223.
- ^
- Вилк, стр.79.
- Аддельман (1969), стр. 35.
- Лентнер и Бишоп, стр. 223.
- ^ Вилк, Аддельман, Хинкельманн и Кемпторн.
- ^
- Жалобы на пренебрежение GRBD в литературе и невежество среди практикующих высказывает Аддельман (1969), стр. 35.
- ^
- Вилк, стр.79.
- Аддельман (1969), стр. 35.
- Лентнер и Бишоп, стр. 223.
- ^
- Аддельман (1970), стр. 1104.
- ^ Джонсон и Уичерн (2002), п. 312, «Многомерная двусторонняя модель фиксированных эффектов с взаимодействием», в «6.6 Двусторонний многомерный дисперсионный анализ», с. 307–317)
- ^ Мардиа, Кент и Бибби (1979), п. 352, «Тесты на взаимодействие», в 12.7 Двусторонняя классификация, с. 350-356)
- ^ Хинклеманн и Кемпторн (2008 г., п. 305)
- ^ Милликен и Джонсон (1989), 1.6 Тест на неаддитивность единственной степени свободы Тьюки, стр. 7-8)
- ^ Лентнер и Бишоп (1993, п. 214, в 6.8 Неаддитивность блоков и обработок, стр. 213–216)
- ^ Милликен и Джонсон (1989), 1.8 Модель пучка прямых Манделя, стр. 17-29)
Рекомендации
- Аддельман, Сидней (октябрь 1969 г.). «Обобщенный рандомизированный блочный дизайн». Американский статистик. 23 (4): 35–36. Дои:10.2307/2681737. JSTOR 2681737.
- Аддельман, Сидней (сентябрь 1970 г.). «Вариативность методов и экспериментальных единиц в дизайне и анализе экспериментов». Журнал Американской статистической ассоциации. 65 (331): 1095–1108. Дои:10.2307/2284277. JSTOR 2284277.
- Гейтс, Чарльз Э. (ноябрь 1995 г.). «Что такое экспериментальная ошибка в конструкциях блоков?». Американский статистик. 49 (4): 362–363. Дои:10.2307/2684574. JSTOR 2684574.
- Хинкельманн, Клаус; Кемпторн, Оскар (2008). Планирование и анализ экспериментов, Том I: Введение в план экспериментов (Второе изд.). Вайли. ISBN 978-0-471-72756-9. МИСТЕР 2363107.
- Джонсон, Ричард А .; Уичерн, Дин В. (2002). «6 Сравнение нескольких многомерных средних». Прикладной многомерный статистический анализ (Пятое изд.). Прентис Холл. стр.272–353. ISBN 0-13-121973-1.CS1 maint: ref = harv (связь)
- Лентнер, Марвин; Епископ, Томас (1993). «Обобщенный проект RCB (Глава 6.13)». Экспериментальный дизайн и анализ (Второе изд.). P.O. Box 884, Blacksburg, VA 24063: Valley Book Company. С. 225–226. ISBN 0-9616255-2-X.CS1 maint: location (связь)
- Мардиа, К.В.; Kent, J. T .; Бибби, Дж. М. (1979). «12 Многомерный дисперсионный анализ». Многомерный анализ. Академическая пресса. ISBN 0-12-471250-9.CS1 maint: ref = harv (связь)
- Милликен, Джордж А.; Джонсон, Даллас Э. (1989). Нереплицированные эксперименты: спланированные эксперименты. Анализ беспорядочных данных. 2. Нью-Йорк: Ван Ностранд Рейнхольд.CS1 maint: ref = harv (связь)
- Вилк, М. Б. (июнь 1955 г.). «Рандомизационный анализ обобщенного рандомизированного блочного дизайна». Биометрика. 42 (1–2): 70–79. Дои:10.2307/2333423. JSTOR 2333423. МИСТЕР 0068800.
- Зискинд, Джордж (декабрь 1963 г.). «Некоторые последствия рандомизации в обобщении сбалансированного неполного блочного дизайна». Анналы математической статистики. 34 (4): 1569–1581. Дои:10.1214 / aoms / 1177703889. JSTOR 2238364. МИСТЕР 0157448.