การประมาณค่าข้อมูลสูญหายในการทดลองแฟกทอเรียล 2^k กรณีไม่มีซ้ำEstimating Missing Data in Unreplicated 2^k Factorial Experiments

Abstract

ในการศึกษานี้ ได้เสนอวิธีการประมาณค่าข้อมูลสูญหาย 1 ค่า 2 วิธี ในการทดลองแฟกทอเรียล 2k ที่ไม่มีการทำซ้ำโดยวิธีที่ 1 ใช้ผลรวมกำลังสองของอิทธิพลร่วมอันดับสูงสุดมีค่าต่ำสุด และวิธีที่ 2 ใช้สัดส่วนของการเปลี่ยนแปลง จากการเปรียบเทียบมาตรวัด 3 ตัว คือ ร้อยละของค่าความคลาดเคลื่อนสัมพัทธ์ของค่าประมาณของข้อมูลสูญหาย ค่าผลรวมกำลังสองและค่าประมาณอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ โดยใช้ตัวอย่างการทดลองแฟกทอเรียล 22, 23 และ 24 ในกรณีที่ไม่มีและมีข้อมูลสูญหาย พบว่า วิธีสัดส่วนของการเปลี่ยนแปลง ให้ค่าประมาณค่าข้อมูลสูญหาย ค่าผลรวมกำลังสองและค่าประมาณอิทธิพลของปัจจัยต่างๆ ใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากกว่าวิธีผลรวมกำลังสองของอิทธิพลร่วมอันดับสูงสุดมีค่าต่ำสุด

In this study, two estimation methods for one missing data in unreplicated 2k factorial experiments are proposed. The first method is minimizing sum squared the highest order interaction and the second one is based on the change proportion. From the comparison of 3 measurement criteria: the absolute percentage relative error of the estimate, sum squared and estimates of factorial effects, by using 22, 23 and 24 factorial experiments, it can be concluded that the change proportion method gives a better estimate than the method of minimizing sum squared the highest order interaction.