Experimentos de divisão de pontos no planejamento de experimentos

Um experimento de divisão de pontos é um experimento planejado que inclui pelo menos um fator difícil de mudar e difícil de randomizar completamente devido a restrições de tempo ou custo. Em um experimento de divisão de pontos, os níveis do fator de difícil alteração são mantidos constantes para diversos ensaios experimentais, que são tratados coletivamente como uma parcela integral. Os fatores fáceis de mudar são variados durante essas corridas, e cada combinação destas é considerada um subgráfico dentro do gráfico completo. Você deve randomizar a ordem de execução dos gráficos completos e dos subgráficos dentro dos gráficos completos.

Uma padaria de grande porte está criando uma nova receita de brownie. Eles estão experimentando com dois níveis de chocolate e açúcar utilizando duas temperaturas de cozimento diferentes. No entanto, para economizar tempo, eles decidem assar mais de uma bandeja de brownies ao mesmo tempo em vez de assar cada bandeja individualmente. O exemplo de brownie inclui 2 parcelas integrais replicadas duas vezes (total de 4 parcelas integrais). Cada parcela integral contém 4 parcelas subdivididas. A parcela integral mostra todas as bandejas de brownies assados a uma temperatura. As parcelas subdivididas são bandejas individuais de brownies.

Experimentos de divisão de pontos eram usados originalmente na agricultura onde os gráficos completos eram referentes a um grande lote de terra e os subgráficos eram áreas menores dentro de cada gráfico completo.

Não existe um termo de erro único para testar todos os efeitos de fator em um experimento de parcelas subdivididas. Se os níveis de fator A formam as parcelas subdivididas, o quadrado médio para o bloco * A será o termo de erro para testar o fator A. Existem duas correntes de pensamento para o que deveria ser o termo de erro a ser usado para testar B e A * B. Se você inserir o termo Bloco * B, os quadrados médios esperados mostram que o quadrado médio para o Bloco * B é o termo correto para testar o fator B e que o erro remanescente (que é Bloco * A * B) será usado para testar. No entanto, muitas vezes, assume-se que as interações Bloco * B e Bloco * A * B não existem e que elas são, então, agrupadas em erro. Você também pode combinar os dois termos se o quadrado médio para o Bloco * B for pequeno em relação ao Bloco * A * B. Se você não combinar, digite Bloco A Bloco * AB Bloco * B A * B no modelo e o que é denotado como Erro é realmente Bloco * A * B. Se você combinar termos, digite Bloco A Bloco * A B A * B no modelo e o que for denotado como erro é o conjunto de termos combinados. Em ambos os casos, insira Bloco como um fator aleatório.