Ich glaube nicht, dass sein zweites Beispiel Replikation ODER wiederholte Messungen ist.

Jede Studie umfasst mehrere Fälle (Probanden, Personen, Siliziumchips, was auch immer).

Bei wiederholten Messungen werden dieselben Fälle mehrmals gemessen. Wenn Sie also die Chips messen, dann etwas mit ihnen machen, sie dann erneut messen usw., wären dies wiederholte Messungen.

Bei der Replikation wird dieselbe Studie an verschiedenen Probanden unter identischen Bedingungen durchgeführt. Wenn Sie also die Studie mit n Chips durchgeführt haben, haben Sie sie erneut mit n Chips durchgeführt, die repliziert werden sollen.

Leider ist die Terminologie sehr unterschiedlich und verwirrend, insbesondere zwischen den Disziplinen. Es wird viele Leute geben, die unterschiedliche Begriffe für dieselbe Sache und / oder dieselben Begriffe für unterschiedliche Dinge verwenden (dies ist ein Pet Peeve von mir). Ich nehme an, das fragliche Buch ist dies. Dies ist die Gestaltung von Experimenten aus technischer Sicht (im Gegensatz zur biomedizinischen oder sozialwissenschaftlichen Perspektive). Der Wikipedia-Eintrag scheint aus biomedizinischer / sozialwissenschaftlicher Sicht zu stammen.

Beim Engineering wird bei einem Versuchslauf normalerweise davon ausgegangen, dass Sie Ihre Ausrüstung eingerichtet und ausgeführt haben. Dies erzeugt gewissermaßen einen Datenpunkt. Das erneute Ausführen Ihres Experiments ist eine Replikation . Sie erhalten einen zweiten Datenpunkt. In einem biomedizinischen Kontext führen Sie ein Experiment durch und erhalten $ N $ -Daten. Jemand anderes repliziert Ihr Experiment an einer neuen Probe mit weiteren $ N '$ -Daten. Dies sind verschiedene Denkweisen über das, was Sie als "Versuchslauf" bezeichnen. Tragischerweise sind sie sehr verwirrend.

Montgomery bezieht sich auf mehrere Daten aus demselben Lauf als "wiederholte Messungen". Auch dies ist in der Technik üblich. Eine Möglichkeit, dies außerhalb des technischen Kontexts zu betrachten, besteht darin, über eine hierarchische Analyse nachzudenken, bei der Sie daran interessiert sind, Rückschlüsse auf die Level 2-Einheiten zu ziehen. Das heißt, die Behandlungen werden den Ärzten zufällig zugewiesen, und jeder Patient (an dem Sie eine Messung durchführen) ist eine wiederholte Messung in Bezug auf den Arzt . Innerhalb desselben Arztes spiegeln diese Messungen "Unterschiede zwischen den -Wafern strike> [Patienten] und anderen Variabilitätsquellen innerhalb dieses bestimmten -ofenlaufs strike> [ärztliche Versorgung] wider".

Was hier vor sich geht, ist die Verwirrung in der Terminologie. Hier in diesem Buch beziehen sich die Messungen auf einen einzelnen experimentellen Versuch Beobachtung , und das Experiment erfordert mehrere Beobachtungen .

Der Begriff ' wiederholte Messungen 'bezieht sich auf die Messung von Probanden unter mehreren Bedingungen .

Das heißt, bei einem subjektinternen Design (auch als gekreuztes Design oder wiederholte Maßnahmen bezeichnet) gibt es beispielsweise zwei Bedingungen: eine Behandlung und eine Kontrolle, und jedes Subjekt durchläuft beide Bedingungen, normalerweise in ein ausgeglichener Weg. Dies bedeutet, dass Sie Subjekte als eigene Kontrolle haben, und dieses Design hilft Ihnen, mit der Variabilität zwischen Subjekten umzugehen. Ein Nachteil dieses Forschungsdesigns ist das Problem der Übertragungseffekte, bei denen die erste Bedingung, die das Subjekt durchläuft, die andere Bedingung nachteilig beeinflusst.

Mit anderen Worten, verwechseln Sie nicht "wiederholte Messungen" und mehrfache Beobachtungen unter denselben experimentellen Bedingungen.

Siehe auch: Werden Messungen an demselben Patienten unabhängig durchgeführt?

http://blog.gembaacademy.com/2007/05/08/repetitions-versus-replications/ Wiederholungen versus Replikationen 8. Mai 2007 Von Ron 6 Kommentare Viele Six Sigma-Praktizierende haben Schwierigkeiten, zwischen a zu unterscheiden Wiederholung und Replikation. Normalerweise tritt diese Verwirrung auf, wenn es um Design of Experiments (DOE) geht.

Erklären wir den Unterschied anhand eines Beispiels.

Sallie möchte ein DOE in ihrer Lackierkabine ausführen. Nach einigem Brainstorming und Datenanalyse beschließt sie, mit dem „Flüssigkeitsfluss“ und dem „Anstellwinkel“ der Farbpistole zu experimentieren. Da sie zwei Faktoren hat und für jeden Faktor ein „hohes“ und ein „niedriges“ Niveau testen möchte, entscheidet sie sich für ein vollfaktorielles DOE mit zwei Faktoren und zwei Ebenen. So würde dieses grundlegende Design aussehen.

Nun beschließt Sallie, bei jedem Lauf 6 Teile zu lackieren. Da es 4 Läufe gibt, benötigt sie mindestens 24 Teile (6 x 4). Diese 6 Teile pro Lauf nennen wir Wiederholungen. So sieht das Design mit den 6 Wiederholungen aus, die dem Design hinzugefügt wurden.

Da dieser Malprozess für ihre Firma äußerst wichtig ist, beschließt Sallie, das gesamte Experiment zweimal durchzuführen. Dies hilft ihr dabei, statistische Leistung hinzuzufügen, und dient als eine Art Bestätigung. Wenn sie wollte, konnte sie die ersten 4 Läufe mit dem Tagschichtpersonal und die zweiten 4 Läufe mit dem Nachtschichtpersonal durchführen.

Das DOE ein zweites Mal abzuschließen, nennen wir Replikation. Möglicherweise hören Sie auch den Begriff Blockieren, der anstelle der Replikation verwendet wird. So sieht das Design mit den 6 Wiederholungen und der Replikation aus (in Gelb).

Da haben Sie es also! Das ist der Unterschied zwischen Wiederholung und Replikation.

Lassen Sie mich einen interessanten Faktor hinzufügen, lot . Im obigen Beispiel testet sie nicht sechs Tests mit derselben Menge Farbe (was gemäß den obigen Definitionen sechs Wiederholungen pro Kombination von Bedingungen bedeutet) mit sechs verschiedenen malen Lose pro Kombination von Bedingungen, was auch 24 Gesamtexperimente bedeutet; Bedeutet dies, dass sie sechs Replikationen pro Kombination von Bedingungen durchführt? Ein weiteres Beispiel: Ein flüssiges Pigment wird auf die Farbintensität I gemessen. Die Laboranalysemethode hat zwei Faktoren: Suspensionsklärungszeit "T" und Probengröße W . Jeder Faktor hat zwei Ebenen, d. H. Kurzes und langes T und kleines und großes W. Das ergibt ein 2x2-Design. Das Testen derselben Los -Probe unter den vier verschiedenen Bedingungen bedeutet, dass insgesamt 4 Experimente ohne Wiederholungen durchgeführt wurden. Das zweimalige Testen derselben Charge bedeutet, dass es zwei Wiederholungen pro Bedingung gibt, insgesamt 8 Experimente. Aber was ist, wenn wir Proben aus sechs verschiedenen Losen pro Bedingung testen? Bedeutet dies, dass es sechs Replikationen pro Kombination oder Bedingungen gibt? Die Anzahl der Experimente wäre 24. Jetzt möchten wir möglicherweise die Methode präzisieren und den Labortechniker bitten, den Test jedes Mal, wenn er eine Messung durchführt, zweimal (aus derselben Probe) zu wiederholen und nur der Durchschnitt pro Losprobe. Ich gehe davon aus, dass wir die Durchschnittswerte als einzelnes Ergebnis pro Losprobe verwenden könnten, und für DoE, beispielsweise eine ANOVA mit 2-Wege-Layout mit Replikationen, ist jedes Losprobenergebnis eine Replikation . Bitte kommentieren Sie.