Dichotomikus keresés

Szekvenciális elágazás / dikotóm síkok. Ha egy hiba számos lehetséges okkal magyarázható, nem engedhetjük meg magunknak, hogy tényezenként vizsgáljuk meg azokat. A dikotómikus keresés már néhány kísérlet alatt kizárja a legtöbbet, azáltal, hogy a tényezőket csoportosítja, ahelyett, hogy egyenként vizsgálná őket.

Az elv: minden tényezőt a saját szintjéhez igazítanak első ránézésre a legkedvezőbb (BOB, A legjobbak legjobbja) vagy a priori a legkedvezőtlenebb (WOW, A legrosszabbak közül a legrosszabb). Készítünk néhány olyan konfigurációt, amelyekben a gyanús tényezők csoportról csoportra váltakoznak, mintha egy szótárban keresnénk egy nevet úgy, hogy minden alkalommal kettévágjuk az oldalak egy részét. Egy aktív tényező a csoport viselkedésén keresztül árulja el magát; egy inaktív tényező pedig elvegyül a csoportban, és eltűnik a nyomozásból.

💡 Ez egy okkeresési módszer, amely a BOB vs WOW és a komponensek megfordítása módszerekhez hasonló: nem egy modellt igazol, hanem egy hosszú gyanúsítottak listáját néhány valószínű bűnösre szűkíti le. Ezután a klasszikus kísérleti terv veszi át a stafétát a számszerűsítés és a megerősítés céljából.

1. Hány próbát kell végezni, és miért?

Mert N tényező, N oszlop van megnyitva, de csak k = ⌈log₂N⌉ Kísérletekre van szükség: 3 kísérlet elegendő 8 tényezőig, 4 kísérlet 16-ig, 5 pedig 24-ig. Minden tényező egy-egy bináris aláírás saját — a BOB vagy WOW pozíciója mindegyik k kísérletben — és a két tényező soha nem rendelkezik ugyanazzal a jelöléssel. Ez a jelölés teszi lehetővé, hogy a kísérletek elvégzése után meg lehessen állapítani, hogy a csoportosított tényezők közül melyik befolyásolta a választ.

A kísérletek megkezdése előtt el kell dönteni, hogy az egyes lépésekben megfigyelt eltéréseket hogyan értékeljük. A bal oldali panelen három lehetőség közül lehet választani:

⚠️ Az „Ismételt kísérletek” módban egyetlen ismétlés alapján nem lehet becsülni a szórást: konfigurációnként legalább két kísérletre van szükség.

💡 A «BOB» és «WOW» megnevezések általánosak. A teszt táblázat első két sora, valamint az egyes tényezők nevei módosíthatók: nevezzétek át őket a műhelyetek szókincsének megfelelően (például «Új» / «Használt», «A beszállító» / «B beszállító»). A testreszabás után ezek a megnevezések jelennek meg a táblázat celláiban, és nem a BOB/WOW szavak.

2. „Runs” fül: a futtatások megjelenítése

A középső táblázat minden egyes kísérlet esetében bemutatja az egyes tényezők beállításait (a saját elnevezésükben) és egy oszlopot Olvasás ahová be kell írni a mért értéket. A táblázat mellett folyamatosan látható egy grafikon, amelyen a BOB és a WOW sávok a szórásküszöbértéked ± értékére vannak beállítva: ha egy érték az egyik sávba esik, a teszt eredménye besorolható; ha az érték a két sáv között van, az eredmény bizonytalan (INC).

Minden leolvasás után egy állapotsor összefoglalja a vizsgálat állását, és azonnal jelzi az esetleges rendellenességeket: nem szignifikáns eltérés, egymást átfedő sávok vagy ellentmondás a kizárásokban.

• A BOB-sávban mért érték megerősíti a vizsgálat BOB-csoportját; ;
• A WOW-sávban található érték megerősíti a WOW-csoportot; ;
• A két sáv közötti érték határozatlan : ez még nem teszi lehetővé a vizsgálatban szereplő tényezők kizárását, de ettől még nem tekinthető sikertelennek (lásd a takarékos hatásbecslést)

3. „Diagnosztika” fül: a kizárási nyomvonal

Itt válik nyomon követhetővé a nyersmegmunkálás logikája. Minden egyes próba esetében, Ellistat megjeleníti, hogy mely tényezők voltak kiesettek (inaktívnak minősítettek) és melyek maradnak gyanúsítottak, minden egyes döntés indoklásával együtt. A bináris aláírások mátrixa tényezőnként rögzíti az egyes kísérletek során elfoglalt pozícióját, ami utólag lehetővé teszi annak megértését, hogy miért maradt fenn az egyik tényező, a másik pedig miért nem.

4. „Multi-Vari” fül: a túlélők megjelenítése

Egy egymásba ágyazott többváltozós grafikon bemutatja az összes fennmaradó tényezőt, csökkenő hatáserősség szerint rendezve. Ez lehetővé teszi, hogy egy pillantásra látható legyen, hogy egy vagy két tényező egyértelműen dominál-e a többi felett, vagy pedig a hatás több, hasonló súlyú tényező között oszlik meg – ez hasznos információ annak eldöntéséhez, hogy a kutatás befejeződött-e, vagy ki kell-e egészíteni a tervet.

5. A visszaigazolási terv kitöltése

Ha több tényező marad fenn (m ≥ 2), a k szűrővizsgálat nem elegendő a saját hatásaik elkülönítéséhez: ezek még mindig összekeverednek. Az Ellistat ilyenkor javasolja azokat a kiegészítő vizsgálatokat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a fennmaradó tényezők számától függően egy III. vagy IV. felbontású, elemezhető L4/L8-terv jöjjön létre. a már elvégzett vizsgálatok újrafelhasználásával, de soha nem kezdjük elölről.

6. „Effects” fül

Az elv. A dikotómikus vizsgálat minden tényezőjének csupán két szintje van: BOB és WOW. Annak vizsgálata, hogy egy tényező szignifikáns hatással bír-e a válaszra, tehát annyit jelent, hogy megvizsgáljuk, vajon a regressziós együttható amely ehhez a tényezőhöz kapcsolódik, egy lineáris modellben nem nulla. 

Olvassa el a táblázatot. Minden kiválasztott tényező esetében az „Effects” fül a következőket jeleníti meg:

A kép alján: a R² és a Korrigált R² (a válaszváltozásnak a modell által magyarázott része), valamint a állandó (az előre jelzett átlagérték, amikor minden tényező a referenciaértékén van).

⚠️ Ezen a lapon szereplő p-értékek optimisták. A megjelenített modell nem volt előre meghatározva: az abban szereplő tényezők azok, amelyeket az előszűrési szakaszban – az adatok előzetes áttekintése alapján – megtartottak. Ez a utólagos választás mesterségesen felfújja a következő p-értékek által jelzett bizalmat. Ezek továbbra is hasznosak a tényezők egymás közötti összehasonlításához, de nem szabad őket úgy értelmezni, mint egy előre megtervezett teszt p-értékét; ezért az Ellistat közvetlenül a lapon is felhívja a figyelmet erre a figyelmeztetésre.

A lap addig zárva marad, amíg a 8.5. §-ban leírt megerősítési terv nem teljesül: egyetlen túlélő esetén (m = 1) nincs mit eldönteni, és erről egy külön üzenet tájékoztatja a felhasználót.

7. „Method” fül: a módszer megjelölése

Ez a lap a dichotomikus kutatást módszertani kontextusába helyezi, és két, egymástól jelentősen eltérő, bár gyakran összekevert történelmi hozzájárulást különböztet meg:

• a szekvenciális elágazás (szekvenciális elágazás), amelyet Bettonvil dolgozott ki 1990-es doktori értekezésében Jacoby és Harrison (1962) ötlete alapján, és amely a tényezőket egy referencia-szórás körüli rögzített sávokba csoportosítja; ;
• a dikotómikus tervek, amelyeket kifejezetten a Taguchi-táblázatok páratlan oszlopainak kihasználására fejlesztettek ki, és amelyek minden határértéket valódi statisztikai tesztel igazolnak, nem pedig egy rögzített sávval — z-próba, Dixon-próba, majd a kísérletek számának növekedésével t-próba.

💡 A modulhoz választott «dichotomikus keresés» elnevezés tehát nem csupán a szókincs egyszerűsítése: ez pontosan az a kifejezés, amelyet a dichotomikus tervek alapjául szolgáló francia tanulmányokban is használtak.