Stufe: Anfänger
Jobfunktion: Analyst / Wissenschaftler / Ingenieur
Industrie: Lebenswissenschaften
Ruth Hummel, JMP-Botschafterin, SAS
Julia Sharp, Associate Professor und Franklin A. Graybill Statistical Laboratory Director
Viele Wissenschaftler aus einem breiten Spektrum von Bereichen, insbesondere nicht-technischen Bereichen, sind nicht der effizienten Gestaltung von Experimenten ausgesetzt. Diese Forscher neigen dazu, sich auf klassische Klassikerentwürfe des „ersten Kurses“ zu verlassen, und es fehlt ihnen oft an Werkzeug und Wissen, um effiziente Experimente zu entwerfen. Wir werden ein kurzes Sprungbrett für Forscher und statistische Berater von Hochschulstudenten beschreiben. Anhand von Beispielen, die einen statistischen Praktiker von "nur den Grundlagen" zu den erforderlichen Konstruktionskenntnissen und Implementierungsfähigkeiten führen, können sie Zeit und Geld sparen und maximieren Einsicht durch effizientes DOE. Motiviert durch das große Bedürfnis der Menschheit nach einem weicheren Lego-Stein, der unter den Füßen weniger schmerzhaft ist, werden wir prüfen, wie einige klassische Standarddesigns erstellt werden, und dann in die Custom Design-Plattform übergehen und auf Verbindungen und Unterschiede zwischen den Plattformen Classical und Custom Design hinweisen. Wir werden kurz über Optimalitätskriterien sprechen und dann mehrere mögliche Designs aus dem klassischen und dem benutzerdefinierten Designer generieren. Wir werden uns mit Compare Designs beschäftigen, um zu überlegen, wie Sie geeignete Effektgrößen für die Leistungsberechnung auswählen. Außerdem geben wir Richtlinien für die Auswahl eines „besten“ Designs.
