Choix de la configuration DoEJ'ai une question sur la configuration d'un DoE et qui pourrait être la plus appropriée parmi toutes les options disponibles.
Mon expérience concerne la maximisation du rendement d'une extraction chimique particulière et j'ai environ 5 paramètres à 2 niveaux à la fois continus (par exemple, temps, température, volume) et catégoriques (par exemple, numéro d'échantillon, agitation marche/arrêt).J'aimerais avoir des triplicats car les résultats peuvent être bruyants et je suis limité à 24 expériences en une seule fois.Je considère également les mérites des points centraux.Mon objectif est vraiment de trouver quels paramètres sont critiques pour la sortie et lesquels ne font pas de différence, plutôt que d'essayer de prédire exactement les sorties.Je me demande également s'il serait avantageux de diviser cela en plusieurs DoE, par exemple éliminer d'abord les paramètres non critiques, puis sonder plus profondément ceux qui sont critiques.
Dans JMP, vous avez la possibilité de commencer par une conception personnalisée, un criblage définitif, un criblage, une surface de réponse, un factoriel complet, un mélange et un taguchi.Je peux éliminer la surface de réponse car je pense que cela ne concerne que les paramètres continus.Cependant, pour le reste, je ne sais pas par quoi commencer, et il semble que vous puissiez arriver au même point à partir de différentes routes, par exemple dépistage -> choisir dans la liste -> factoriel complet.Le dépistage semble être le plus approprié, mais je serais intéressé d'entendre les réflexions de la communauté sur la façon de décider quelle approche est la meilleure.
Re : Choix de la configuration du DoEToutes mes excuses, j'ai encore une question sur les répliques.
Idéalement, j'aimerais exécuter chaque expérience deux fois ou mieux trois fois.À la fin d'une conception personnalisée, vous pouvez sélectionner le nombre d'exécutions parmi : minimum, par défaut et spécifié par l'utilisateur.Il y a une case au-dessus de ce "Nombre d'exécutions répliquées", mais la saisie de 1 dans cette case ne double pas le nombre d'exécutions.Pour un 8 et 12 d'origine pour le minimum et par défaut, il passe à 9 et 16. Sous Classique -> conception de dépistage, l'ajout d'un 1 à la case des répliques double en effet le nombre d'exécutions.Pourquoi cela serait-il différent pour le Custom Design ?De plus, puis-je définir les répliques sur 0 pour la conception personnalisée et simplement copier-coller toutes les expériences proposées, pour leur permettre de toutes être répliquées ?
Re : Choix de la configuration du DoES'il s'agit d'une extraction chimique aqueuse/organique, assurez-vous de considérer la saumure (NaCl) comme un facteur. Les lavages à la saumure saturée sont très efficaces pour aider à la séparation.
Re : Choix de la configuration du DoEL'efficacité D est essentiellement une mesure d'orthogonalité. Il s'agit de la d-optimalité de votre conception par rapport à une conception hypothétique des mêmes facteurs et du même nombre d'exécutions qui n'a aucune corrélation entre les termes de son modèle. La plupart du temps, une telle conception ne peut pas exister réellement.
C'est vraiment juste une reconnaissance que vous devez accepter plus de corrélation entre les termes du modèle afin d'inclure tous les facteurs que vous avez spécifiés pour ce nombre d'exécutions. Il est difficile de dire ce qu'est une « mauvaise » d-efficacité. Je pense que la puissance est une mesure bien meilleure pour juger de l'utilité d'une conception de dépistage, ainsi que de la carte des couleurs.Re : Choix de la configuration du DoEAprès avoir ajouté quelques paramètres supplémentaires, je constate que j'obtiens un score d'efficacité D d'environ 83%.Cela semble baisser lorsque j'ajoute 1 ou plusieurs points centraux - est-ce lié à la réponse de courbure et à l'incapacité de la modéliser avec précision?Serait-il préférable de les laisser de côté - la baisse d'efficacité D est d'environ 77% mais je ne suis pas sûr de ce que l'efficacité D est bonne/mauvaise, bien qu'il y ait quelques discussions ici : https://community.jmp.com/t5/Discussions/D-Efficiency-and-resolution/td-p/47698
Re : Choix de la configuration du DoEMerci Cameron, c'est un conseil très utile 
Re : Choix de la configuration du DoEJ'ai oublié de mentionner que vous pouvez inclure n'importe quel nombre de points centraux dans Custom Design.Cela vous donnera la possibilité de détecter la courbure dans une surface de réponse, mais pas de la modéliser.Il ne semble pas que ce soit très important pour vous à ce stade.
Re : Choix de la configuration du DoED'après votre description de l'objectif, il semble que vous ayez besoin d'une conception de dépistage.Cependant, je tiens à souligner que les conceptions de surface de réponse ne sont pas réservées à tous les facteurs continus.Vous voudrez éventuellement en faire un si jamais vous avez besoin d'une bonne prédiction dans votre espace de conception.
5 facteurs en 24 passages sont certainement réalisables pour une conception de criblage, bien que vous ne puissiez pas reproduire chaque point plusieurs fois.Je recommanderais la conception personnalisée et la spécification d'un modèle de tous les effets principaux et des interactions à 2 facteurs.Lorsque j'ai exécuté 5 facteurs en 24 passages, j'ai obtenu un plan avec 8 des points répliqués, vous aurez donc une estimation décente de l'erreur pure.
Le dépistage définitif ne vous convient probablement pas, à moins que vous ne souhaitiez obtenir une surface de réponse en même temps et que vous vous sentiez à la hauteur pour tenter une analyse beaucoup plus complexe.Les conceptions de mélange ne sont pas pertinentes ici, vous n'avez pas assez d'exécutions pour une factorielle complète (32 exécutions pour 5 facteurs), et les tableaux de Taguchi sont assez anciens et généralement pour les situations où vous avez besoin d'une conception hautement fractionnée (pas votre cas).
Dans la plate-forme Screening Design, vous aurez essentiellement le choix entre les factorielles (complètes et fractionnaires) et Plackett Burman.Une factorielle fractionnaire n'autoriserait que des puissances de 2, vous devrez donc choisir 8, 16 ou 32 exécutions pour votre conception.À 16 exécutions, vous n'auriez aucun degré de liberté d'erreur puisque vous commencez avec 16 termes de modèle potentiels.Vous pouvez le faire si vous recherchez vraiment les gros boutons de votre expérience.Placket Burman est pour 12 runs et ne vous donne vraiment que les effets principaux.
Vous ne pouvez pas vous tromper avec la conception personnalisée.Il reproduira très souvent les conceptions classiques pour le même nombre d'exécutions, mais avec la conception personnalisée, vous avez une flexibilité totale sur le modèle que vous souhaitez estimer et le nombre d'exécutions à inclure.Pour les critères d'optimalité, choisissez D-optimalité pour un scénario de dépistage.Ce critère met l'accent sur les estimations de puissance/précision des paramètres, de sorte que vous avez les meilleures chances de détecter des effets significatifs pour le nombre d'exécutions que vous pouvez effectuer.
