析因分析

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#析因分析

本文深入探讨了完全析因分析与分式析因分析的概念，通过实例展示了如何利用有限次试验获取关键实验信息，特别强调了主效应和低阶交互作用的识别。同时，介绍了Python中的pyDOE库，为实践提供工具支持。

完全析因分析（full factorial analysis）
分式析因分析（fractional factorial analysis）
一个 26 的完全析因分析需要64次试验，在此设计中，63个自由度仅有6个与主效应对应，仅有15个自由度与二因子交互作用对应，其余42个自由度与三因子交互作用以及更高阶的交互作用有关。
所以在可以忽略高阶交互作用的情景中，主效应和低阶交互作用的信息可以通过制作部分完全析因实验而得到，这种析因分析被称为分式析因分析。
软件工具
1.https://pythonhosted.org/pyDOE/factorial.html#plackett-burman

学习笔记|两因素析因设计的方差分析|效应量|统计分析策略|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第九讲 | 两因素析因设计的方差分析，超级详细
Medlar_CN的博客
11-01 6206
学习笔记|两因素析因设计的方差分析|效应量|统计分析策略|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第九讲 | 两因素析因设计的方差分析，超级详细
SPSS第九讲 | 两因素析因设计的方差分析，超级详细
weixin_50902344的博客
05-18 1239
《小白爱上SPSS》课程介绍了析因设计（全因子实验设计）的基本概念和应用。析因设计通过交叉分组两个或多个因素的不同水平，分析各因素的主效应、交互效应和简单效应。课程通过一个实战案例，探讨了运动训练和饮食控制对肥胖大侠BMI值减少量的影响，并详细讲解了SPSS的操作步骤和结果解读。课程强调，若两因素间存在交互效应，需重点分析简单效应，而非主效应。最后，课程提供了规范报告的方式，并预告了下一节关于两因素重复测量方差分析的内容。
析因设计方差分析（单独效应，主效应，交互效应）
m0_72410588的博客
05-12 3914
本篇文章介绍了析因设计中的方差分析，包括单独效应、主效应和交互效应三种情况。在进行方差分析时，我们需要先提出零假设和备择假设，然后收集数据，计算样本的平均值以及组间和组内的方差。通过计算F统计量和自由度，可以判断在不同因素下结果的显著性。在Python中，我们可以使用statsmodels库进行方差分析，能够很方便地计算分析结果。
析因设计知识点重点讲解
leroylee7的博客
10-17 1万+
试验设计“三要素”中其中一个要素即试验因素，很多时候，我们为了简化所研究的问题，仅考虑一个因素与试验结局间的量化关系。显然，这是一种很理想化的状态，任何临床结局的发生不太可能是单一因素作用的结果。在药物临床试验中，往往涉及药物的联合，或者治疗方式的联合，当试验因素从一个变为多个时，问题变得复杂。举个简单例子，某患者同时吃了两种药物，最后的疗效是等于两个药物各自疗效之和？还是大于？亦或是小于？所以，在临床研究中，当试验因素不止一个时，即便只有一个试验因素但同时存在其他混杂因素时，不同因素之间是否存在互相影响？
pyDOE：让实验设计从复杂到简单的Python工具
最新发布
gitblog_00585的博客
11-08 885
还在为实验设计的参数组合发愁？面对多因素多水平的实验，手动计算不仅耗时还容易出错。pyDOE就像一位经验丰富的实验设计顾问，能帮你快速生成科学合理的实验方案。 ### 全因子设计：实验界的"全景地图" 全因子设计（Full Factorial Design）就像实验室的万能配方表，它会列出所有因素组合的可能性。无论你有3个因素各2个水平，还是5个因素各3个水平，都能一键生成完整的实验矩阵。这种设
R语言两层2^k析因试验设计（因子设计）分析工厂产量数据和Lenth方法检验显著性可视化
大数据部落
03-22 2005
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25921 原文出处：拓端数据部落公众号 假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是： 记录食物日记（是/否） 增加活动（是/否） 家访（是/否） 调查员计划调查所有，实验条件的组合。实验条件为 要执行因子设计，您需要为多个因子（变量）中的每一个选择固定数量的水平，然后以所有可能的组合运行实验。 这些因素可以是定量的或定性的。 定量变量的两个水平可以是两个不同的温度或两个不同的浓度。 ...
精选资源
matlab_2*2析因分析_2x2析因分析_2^2析因分析_析因设计分析
05-22
本文将深入探讨“2×2析因设计”及其在MATLAB中的实现，这正是“matlab_2*2析因分析_2x2析因分析_2^2析因分析_析因设计分析”这个主题的核心内容。 2×2析因设计是指实验中有两个独立变量，每个变量都有两个水平或...
精选资源
matlab_2*3析因分析_2x3析因分析_2^3析因分析_析因设计分析
05-22
matlab_2*3析因分析_2x3析因分析_2^3析因分析_析因设计分析，用于涉及多个因素的实验，其中有必要调查因素对响应变量的联合影响（主要影响和相互作用），并通过正式的方差分析确定哪些因素影响为非零。
煤矿安全生产事故析因分析研究
07-08
运用结构方程模型和DEMATEL算法探寻事故发生作用机理、致因因素、因素间的相互关系及其影响度,建立了煤矿安全事故致因因素的研究模型。研究表明:政府企业、生产管理、人本因素、资源条件4个致因因素对目前我国煤矿...
析因设计：临床试验的高效多因素探索
qq_34062333的博客
06-29 682
明确检验方法。
UA MATH571B 试验设计 2k析因设计理论下
一个不愿透露姓名的博客
07-09 988
UA MATH571B 试验设计 2k析因设计理论下ConfoundingBlocking 222^222析因设计Fractional 2k2^k2k Design 这一讲介绍2k2^k2k析因设计中的blocking、confounding的概念以及分数2k2^k2k析因设计的基本原理。Blocking比较简单，当2k2^k2k析因试验有潜在的nuisance factor的时候就做blocking就可以了，在kkk个treatment factor之外再做blocking的话残差自由度就不会为0，可以做
graphpad如何检测方差齐_【求助】急求如何用Graphpad Prism6 做析因设计方差分析？谢谢各位大神...
weixin_35822833的博客
02-23 1760
本人小硕，最近投了一篇文章，统计审稿修回的意见是“此图数据属于析因设计，因采用析因设计方差分析，给出分组因素主效应、时间主效应、二者交互效应的F值和P值。各时间点上的组间比较若采用t检验，应对P值进行Bonferroni校正。”我之前是直接分析了方差齐性后用软件Graphpad Prism6 进行t检验，奈何本人愚钝，统计方面没学好，专家说的各种“效应”都不太懂。由于时间比较紧急，望各位大神们帮...
二水平析因设计的1/4分式设计
lishaoan77的专栏
05-20 816
本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著傅珏生译)第8章2水平分式设计第8.3节的python解决方案。
二水平析因设计的1/2分式设计
lishaoan77的专栏
05-20 964
本文是实验设计与分析（第6版，Montgomery著傅珏生译)第8章2水平分式设计第8.2节的python解决方案。本文尽量避免重复书中的理论，着于提供python解决方案，并与原书的运算结果进行对比。
【采样算法】拉丁超立方采样
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羊肉蛋花汤的博客
04-13 2万+
【采样算法】拉丁超立方采样简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样python编程结论参考 简介 LHS（Latin Hypercube Sampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数。其背后的概念并不复杂，即采用均匀采样的方法对变量进行采样，然后将这些变量的随机组合集用于目标函数的一次计算。先分区再在每个分区内均匀采样可以使采集的样本均匀分布在整个待抽样区域。 过程...
UA MATH571B 试验设计 2k析因设计理论上
一个不愿透露姓名的博客
07-08 887
UA MATH571B 试验设计 2k析因设计理论上2k2^k2k析因设计Single-replicate 2k2^k2k析因设计2k2^k2k析因设计的最优性 2k2^k2k析因设计（factorial design）在QE中几乎是必考的内容，但经过上课作业考试以后感觉还是停留在入门的程度，不得已只能自学一下教材。2k2^k2k析因设计包括的内容是2k2^k2k析因设计的基本原理、Confounding和fractional 2k2^k2k析因设计，分上下两篇博文介绍它们的概念和统计模型。 先澄清基本概念
matlab中 frac,Fractional factorial design
weixin_30253941的博客
03-23 997
fracfactFractional factorial designSyntaxX = fracfact(gen)[X,conf]= fracfact(gen)[X,conf]= fracfact(gen,Name,Value)DescriptionX = fracfact(gen) createsthe two-level fractional factorial design defined...
time series 时间序列 | fractional factorial design 部分要因试验设计
weixin_30445169的博客
04-16 244
作业： 1) A plot of data from a time series, which shows acyclical pattern – please show a time series plot andidentify the length of the major cycle. 2) Data from a full factorial or fractional fa...
2×2析因分析绘图stata
12-27
### 使用Stata绘制2x2析因设计图表 为了在Stata中实现2x2析因设计的绘图，可以采用交互作用图来展示不同因素组合下的响应变量变化情况。具体操作如下： #### 准备数据集 假设存在两个二水平因子A和B，以及对应的连续型响应变量Y。 ```stata // 创建示例数据集 clear all input str1 A str1 B float Y "1" "1" 8.9 "1" "2" 7.5 "2" "1" 6.3 "2" "2" 9.1 end encode A, gen(A_num) encode B, gen(B_num) label define lbl_A 1 "Level_1" 2 "Level_2" label values A_num lbl_A label define lbl_B 1 "Level_1" 2 "Level_2" label values B_num lbl_B ``` 此部分代码创建了一个简单的2x2析因实验的数据框架，并对分类变量进行了编码处理以便后续绘图使用[^1]。 #### 绘制交互作用图 通过`twoway`命令结合不同的选项参数可生成直观反映各组均值差异及其相互关系的折线图或柱状图等形式。 ```stata // 计算每种条件下的平均得分 collapse (mean) mean_Y=Y , by(A_num B_num) // 绘制交互作用图 graph twoway /// (connected mean_Y A_num if B_num==1, mlabel(mean_Y) mlabpos(12)) /// (connected mean_Y A_num if B_num==2, mlabel(mean_Y) mlabpos(12)), /// legend(order(1 "Factor B Level 1" 2 "Factor B Level 2")) /// xlabel(1 "Factor A Level 1" 2 "Factor A Level 2") /// ylabel(#5, angle(horizontal)) title("Interaction Plot of Factors A and B on Response Variable Y") ``` 上述脚本先计算了四种条件下响应变量Y的平均值；接着利用`connected`子命令分别针对因子B的不同取值连接对应点形成两条曲线，在此基础上设置了坐标轴标签、图例说明等内容以增强图形表达力[^2]。
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