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DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Hi!

Ich habe zwei Fragen zum Versuchsdesign (kundenspezifisches Design) mit JMP 12.1.0:

1. Ich habe einen Faktor (diskret, numerisch) mit 5 Stufen: 0, 20, 50, 100, 150.
   Wenn ich versuche, eine DoE-Tabelle zu erstellen, betrachtet JMP Level 20 als außermittig und generiert mit diesem Level weniger Läufe. Ist es möglich, JMP explizit mitzuteilen, dass der Interessenschwerpunkt auf Stufe 50 oder sogar an einem virtuellen Punkt dazwischen (z. B. 35) liegen muss? Wie kann ich dies in der benutzerdefinierten Designplattform tun?
2. Ich plane, den Mustersatz basierend auf DoE zu produzieren. Derselbe Satz wird später zerstörungsfrei getestet. Auf diese Weise wird die Antwort für mehrere Zeitpunkte generiert. Kann ich einfach die Spalte "Zeitpunkt" hinzufügen und die Kopie der ursprünglichen DoE-Tabelle für jeden Zeitpunkt anhängen? Wird es später möglich sein, bei der Ergebnisauswertung den Faktor „Zeit“ hinzuzufügen?

Danke im Voraus!

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Ich bin mir nicht sicher, was Sie mit "mit dem binären Ergebnis wird es keinen großen Nutzen des Modells geben" meinen. Wie werden Sie die Daten analysieren?

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Sie können Life Distribution verwenden, um Kandidatenverteilungsmodelle für Ihre Lebensdaten zu untersuchen.

Sie können Modell anpassen > Parametrisches Überleben anpassen verwenden, um die Daten mit einer ausgewählten Fehlerverteilung zu modellieren.

Das beste Layout Ihrer Datentabelle benötigt möglicherweise etwas Hilfe. Diese Art der Analyse unterscheidet sich etwas von der üblichen Regressionsmodellierung.

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Das Ziel des Experiments ist es, aktive Faktoren neben dem Hauptfaktor zu identifizieren.

Die Reaktion wird ein Leben lang für bestimmte Faktorkombinationen sein.

Derzeit wird das Modell mit dem binären Ergebnis nicht viel verwendet (im Sinne der Vorhersage).

Um Antworten auf alle anderen Fragen zu geben, muss ich mich in umfangreiche Lektüre vertiefen

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Ihre Entscheidung, eine Nullstufe wegzulassen, ist absolut sinnvoll.

Also die Ergebnis ist binär (überlebt, fehlgeschlagen)? Was ist der Antwort modelliert werden?

• Werden Sie das Ergebnis direkt mit der logistischen Regression modellieren?
• Ist die Reaktionslebensdauer?
• Ist die Antwort etwas anderes wie die Ausfallrate im Vergleich zur Zeit?
• Wie wollen Sie die Reaktion modellieren? (Welche Art von Analyse werden Sie verwenden?)

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Mark, Peter, vielen Dank für Ihre Kommentare und Vorschläge. Sehr geschätzt!

Ich werde das Nullniveau von DoE ausschließen. Die Antwort ist boolesch (Objekt überlebt/fehlgeschlagen) und ich werde die Proben im Laufe der Zeit überwachen. Das Nullniveau bringt keinen Vorteil, da es aus der Natur des Versagens bekannt ist, dass es unmöglich ist, mit dem Nullniveau des Konzentrationsfaktors zu versagen.

Ich habe mehrere weitere Faktoren und möchte überprüfen, ob sie irgendwelche Wechselwirkungen mit dem Hauptfaktor haben (der Fehler tritt später oder früher auf).

Grüße,

römisch

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Sie erwarten also erfahrungsgemäß "die interessantesten Korrelationen im Bereich 20-100". Gut.

Sie haben diesen Bereich auf 0 und auf 150 erweitert. Diese Änderung könnte auch gut sein.

Es ist in Ordnung, „Kontrollläufe“ einzubeziehen, aber Sie möchten sie vielleicht hinzufügen, nachdem das benutzerdefinierte Design erstellt wurde, und sie von der Analyse (Anpassen des Modells) ausschließen. Auf diese Weise haben Sie sie zum Vergleich, müssen aber nicht den Anforderungen der Modellierung entsprechen oder von ihr ablenken.

Mit „negativer Kontrolle“ und „erwarten Sie keine informative Antwort“ meinen Sie, dass Sie überhaupt keine Antwort erhalten oder dass sich die Natur dessen, was Sie studieren, grundlegend von der Natur ändert, die Sie mit Werten ungleich Null erhalten wird nicht relevant oder nützlich sein? Entschuldigung, ich bin nicht klar über Ihren Punkt.

Auch hier besteht der Zweck des Faktorbereichs und der Designebenen in Ihrem Experiment darin, die Anpassung des Modells zu unterstützen. Beispielsweise liegen die aussagekräftigsten Läufe (höchste Hebelwirkung) zum Schätzen des linearen Parameters an den Extremen der Spanne und nirgendwo dazwischen.

Sie werden das Modell verwenden, um die zufriedenstellendste Faktorstufe für die gewünschte Antwortvariablen zu finden. (Diese Vorhersage wird durch weitere Tests empirisch bestätigt.)

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

Mark bietet einige großartige Ratschläge und Ratschläge. Basierend auf Ihrer zweiten Antwort ... wenn Sie wirklich vermuten, dass mit Behandlungskombinationen auf der Nullebene keine wertvollen Informationen erhalten werden, warum sollten Sie diese Ebene dann überhaupt einbeziehen? Im Allgemeinen sollte man keine Behandlungskombinationen in ein Experiment einbeziehen, die aufgrund von Vorkenntnissen oder Fachkenntnissen zu kläglichen Misserfolgen führen würden, die keine Informationen liefern, die zu Ihrer Fähigkeit beitragen könnten, das praktische Problem anzugehen. Da der Faktor diskret numerisch ist, schlage ich vor, ein niedriges Niveau zu wählen, das wertvolle empirische Informationen liefert.

Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-FaktorsVielen Dank für die umfassende Antwort. Ich werde versuchen, Ihre Empfehlungen zu befolgen.
Bezüglich der Pegel erwarte ich nach bisherigem Wissen interessanteste Korrelationen im Bereich 20-100. 150 wurde als Extremwert und 0 als Negativkontrolle hinzugefügt.
Es war nur kontraintuitiv, dass ich viele Läufe mit dem Level „0“ durchführen muss (wo ich keine informative Antwort erwarte), während es gleichzeitig sehr wenige Läufe mit dem Level 20 gibt. Vielleicht war es eine schlechte Idee, Negativkontrolle in den Designbereich aufzunehmen?Betreff: DoE: außermittiger Fokuspunkt im Bereich eines Faktors und "Zeit"-Faktors

1. Sie können die Ebenen definieren, die Sie in das Experiment einbeziehen möchten, indem Sie den diskreten numerischen Faktor verwenden, aber dann definiert das benutzerdefinierte Design die Modellterme für diesen Faktor und die optimale Verteilung dieser Ebenen im Design für eine bestimmte Anzahl von Durchläufen.
   1. Wie sind Sie darauf gekommen, für dieses Experiment die Faktorstufen 0, 20, 50, 100 und 150 zu wählen?
   2. Was meinst du mit "Zentrum des Interesses"?
   3. Sie scheinen beunruhigt über den Mangel an Ausgewogenheit im resultierenden Design. Sie haben intuitiv die gleiche Menge an Replikation für jede Faktorebene erwartet. Ausgewogenheit ist jedoch kein Designkriterium. Minimale Varianz ist das Kriterium. D-optimale Designs minimieren die Varianz der Parameterschätzungen, was gut zum Testen von Hypothesen ist. I-optimale Designs minimieren die Varianz der Modellvorhersagen, was gut für die Reaktionsoptimierung ist. Die Abhängigkeit der Varianz vom Design ist eine nichtlineare Funktion des Designs, daher ist das Design mit minimaler Varianz manchmal ausgeglichen, aber oft nicht.
   4. Sie können eine Reihe von Wiederholungsbehandlungen anfordern, aber Sie können nicht auswählen, welche Behandlungen wiederholt werden. Der Algorithmus stellt das gewünschte Replikationsniveau sicher, wählt jedoch die Läufe aus, um die meisten Informationen bereitzustellen. Es kann einige Ebenen ausschließen, um Ihre Replikationsbeschränkung zu erfüllen, was zu einem noch weniger intuitiven Design führen kann.
   5. Sie können das Design später jederzeit ändern, wenn Sie dies für erforderlich halten. Das heißt, Sie speichern das optimale benutzerdefinierte Design als Datentabelle und ändern dann manuell die Ebenen wie beabsichtigt. Es wird nichts kaputt gehen, obwohl es die Unterstützung Ihrer Daten für Ihr Modell beeinträchtigen wird.
   6. Der Hauptpunkt ist, dass die Behandlungen um des Modells willen bestimmt werden. Das Modell wird verwendet, um die optimalen Faktorstufen zu finden, nicht das Design. Das Design soll nicht die optimalen Niveaus enthalten, sondern nur die Niveaus, die die Schätzung der Modellparameter am besten unterstützen.
2. Natürlich können Sie wiederholte Messungen in Ihr Experiment einbeziehen, aber was ist Ihre endgültige Antwort?
   1. Ist es einer der Zeitpunkte, wie der Endpunkt?Wenn ja, würde ich wahrscheinlich mehrere Spalten verwenden, um diese Beobachtungen im Laufe der Zeit zu erfassen.
   2. Ist es eine Funktion von mehr als einem Zeitpunkt, z. B. Steigung, Wendepunkt oder Asymptote? Wenn ja, würde ich die Antworten stapeln und eine neue Spalte hinzufügen, um den von Ihnen vorgeschlagenen Zeitpunkt darzustellen. Sie könnten dann Zeiteffekte in das Modell einbeziehen.
   3. Es gibt andere Möglichkeiten, z. B. die Verwendung mehrerer Spalten und das Ableiten einer Antwort. Ich habe Assays optimiert, indem ich Parameter der Dosis-Wirkungs-Kurve separat berechnet und sie als Antworten verwendet habe. Die gleiche Technik könnte auf den Zeitverlauf der Antwort angewendet werden.

Denken Sie also abschließend daran, dass das experimentelle Design das Ergebnis ist, das die Frage beantwortet: "Welche Daten passen am besten zu meinem Modell?"