Tasarım deneylerinin varyansına dayanan hata tahmini, önemli etkiler olmadığında veya çok az olduğunda Dong’un algoritmasıyla benzer kritik etkilere yol açar. Bununla birlikte, örneğin Tablo 10’daki Rsw üzerindeki B faktörünün veya Tablo 11’deki MTS-t yanıtındaki D faktörününki gibi büyük bir etki mevcut olduğunda, hata Dong algoritmasına kıyasla fazla tahmin edilir.
Lenth’in algoritmasını kullanırken, kritik etkiler, sahte etkilerden veya Dong’un algoritmasından elde edilenlere kıyasla (biraz) fazla tahmin edilir. Bu, 18 ve 56 nolu referansların beyanlarını doğrular. Genellikle, tasarım deneylerinin sayısı azaldığında, fazla tahmin daha da kötüleşir. Bu, MELenth’teki serbestlik derecesi sayısının, üçe bölünen faktör etkilerinin sayısına (df 1⁄4 f / 3) eşit olması, daha yüksek kritik t değerlerine ve dolayısıyla daha büyük kritik etkilere yol açmasıyla açıklanabilir.
İşaretsiz Kantitatif Faktörler için Ara Değerler
Yöntemin nicel yönünü tanımlayan yanıt (lar) üzerinde önemli etkiler bulunduğunda, sağlamlık testinden elde edilen sonuçlar, önemli sürekli faktörlerin seviyelerine kısıtlamalar koymak için kullanılabilir. Faktör X önemli bir etkiye sahip olduğunda, başlangıçta incelenen aralık azaltılır ve etkinin ortadan kaldırıldığı seviyeler tahmin edilebilir. Önemsizlik aralığı sınırları aşağıdaki gibi tahmin edilir.
Örneğin, kritik etkiyi tahmin etmek için yinelenen tasarım deneylerinden elde edilen varyans kullanıldığında faktör A’nın CR-t yanıtı üzerindeki etkisi 1⁄4 0,05’te önemli bulunmuştur (bkz. Tablo 11) .23 Bununla birlikte, bu faktör farklı CE’yi temsil ettiğinden ekipmanlar, yani ayrıktır, önemsiz bir aralığın hesaplanması konu dışıdır.
X faktörünün sırasıyla aşırı düşük, nominal ve aşırı yüksek seviyeler olarak 45, 50 ve 55 olduğunu ve Y yanıtı üzerinde 100 etkisinin 80’e eşit kritik etkiye sahip olduğunu varsayalım. Daha sonra bunun için önemsizlik aralığı sınırları. faktör [46.0,54.0] ‘dır, bu, X seviyelerini bu aralıkla sınırlarken, yöntemin nicel yönünün sağlam olduğu anlamına gelir. Aralığın simetrik olarak nominal seviye etrafında olduğu ve bu şekilde incelenen faktörleri kastettiği, yani aşırı seviyelerin nominal etrafında simetrik olarak olduğu fark edilebilir.
Hayvan ıslahı Kitabı pdf
Hayvanlarda melezleme Çeşitleri
Kesikli çevre faktörleri
Hayvan ıslahı Ders Notları
Hayvanlarda seleksiyon yöntemleri
Seleksiyon entansitesi
Kullanma melezlemesi
Kombinasyon Melezlemesi
SST LİMİTLERİNİN BELİRLENMESİ
SST, birçok analitik yöntemin ayrılmaz bir parçasıdır.4 Cihazın veya kurulumun yöntemin amaçlanan amacına uygunluğunu ve etkinliğini doğrular. Bazı yanıtlar için SST sınırları bazen yöntem optimizasyonu ve doğrulama sonuçlarından türetilir, ancak çoğu zaman analistin deneyimine dayanır.
Alternatif olarak, SST limitleri, ICH tarafından tavsiye edildiği gibi, sağlamlık testinin sonuçlarından belirlenebilir.3,4 Türetilen yanıt için en kötü durum sonuçları kullanılarak yapılabilir. deneysel tasarım sonuçlarından. Bu, çözünürlük veya pik asimetri gibi yanıtlar için SST sınırlarının tanımlanmasına izin verir.
Yaklaşımın arkasındaki ana fikir, deneysel koşullar altında elde edilen en uç sonuçların kabul edilebilir niceliksel belirlemelerle sonuçlanarak ele alınmasıdır. Bu nedenle SST sınırları, yalnızca test edilen yöntemin nicel yönüyle ilgili olarak sağlam olduğu düşünüldüğünde anlamlı bir şekilde türetilebilir. Daha sonra, deneysel tasarımla tanımlanan alanın hiçbir yerinde, SST yanıtlarının en kötü olduğu koşullarda bile sorunlu bir niceleme meydana gelmez.
En kötü tepki değerine sahip koşullar, tahmini etkilerden türetilebilir.9 En kötü durum, faktör seviyelerinin kombinasyonunun en kötü sonuçla sonuçlanmasıdır, örneğin, en düşük çözünürlük. En kötü durum koşulları, yalnızca anlamlılık düzeyinde a 1⁄4 0,10,9,12,13 anlamlı olan etkiler kullanılarak belirlenir. Diğer etkilerin yalnızca deneysel hatayı temsil ettiği kabul edilir, 9,12 ve en kötü durumda nominal düzeye konur.
Örneğin, Dong algoritması kullanılırken (Tablo 11), kantitatif yanıt, CR-t (%), 1⁄4 0,05 veya 1⁄4 0,01’de önemli bir etki bulunamadığından güçlü kabul edilir. Yanıt için SST sınırını, MTS-t (min) türetmek için, önemli faktörler dikkate alınır. Sadece D faktörü 1⁄4 0.10’da önemli kabul edilir.
En kötü durum koşulları için, önemli olmayan faktörler nominal seviyelerine ayarlanır (Fi 1⁄4 0). D faktörünün MTS-t üzerindeki etkisi 3.150 olduğundan ve en kötü durum en yüksek geçiş süresine sahip olduğundan, en kötü sonuçla sonuçlanan D seviyesi FD 1⁄4 1’dir.
SST sınırları daha sonra matematiksel veya deneysel olarak türetilebilir. İlk durumda, limitler aşağıdaki şekilde hesaplanır.
burada Y hesaplanan SST sınırı, b0 dikkate alınan yanıt için ortalama tasarım sonucu, Ei faktör i’nin etkisi ve Fi faktör i’nin seviyesi. Önemli faktörler Fi 1⁄4 1 veya þ1’e sahipken, anlamlı olmayan faktörler nominal seviyededir (Fi 1⁄4 0).
Örneğin, Tablo 11’deki MTS-t (min) cevabı için matematiksel olarak elde edilen SST sınırı Y 1⁄4 b0 þ ðED = 2ÞFD 1⁄4 12:15 þ ð3: 150 = 2Þð1Þ 1⁄4 13:73 dak, yani, gelecekteki rutin deneylerin geçiş süresi 13.73 dakikanın altında olmalıdır.
İkinci bir olasılık, en kötü durum koşullarındaki ölçümlerden SST sınırlarının deneysel olarak belirlenmesinden oluşur (standart sapma s ile n ölçümler). SST sınırı, en kötü durumda tek taraflı% 95 güven aralığının alt veya üst sınırı olarak tanımlanır.
Örneğin, çözümleme için alt sınır dikkate alınacak, taşıma süresi için ise üst sınır olacaktır. Güven aralıkları, sırasıyla alt veya üst limit dikkate alındığında Denklemler (16) ve (17), 14’te olduğu gibi tanımlanır; burada Yworst durumu, en kötü durum koşullarında gerçekleştirilen standart sapma ile n tekrarlanan ölçümün ortalamasıdır .
T-değeri, anlamlılık düzeyi a ve s için serbestlik derecesi sayısı, burada n1 tarafından belirlenir. Örneğin, MTS-t (min) yanıtı için deneysel olarak elde edilen SST sınırı Tablo 12’de verilmiştir. En yüksek değer en kötü durum sonucunu temsil ettiğinden üst sınır hesaplanmıştır. Yinelemelerin sayısının oldukça düşük olduğu ve SST sınırını tahmin etmek için düşük serbestlik derecesine neden olduğu fark edilebilir.
Bir yanıt üzerinde önemli bir etki bulunamadığında, yine de yukarıdaki prosedüre göre bazı SST sınırları belirlenebilir, ancak şimdi ölçümler nominal seviyede gerçekleştirilir. Böyle bir durum için, deneysel olarak elde edilen sınırlar pratik kullanım için yeterince aşırı olmadığından, yine de çoğu zaman, keyfi olarak tanımlanmış bazı minimum veya maksimum sınırların kullanılması gereklidir.
Yinelenen nominal deneylere bir alternatif olarak, tasarım tarafından tanımlanan alandaki tüm deneyler kullanılabilir ve bu sonuçların ortalaması ve standart sapması SST sınırlarını tanımlamak için uygulanabilir.