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Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?

Salut,

 

Je suis sur le point d’enquêter sur une réaction chimique, où je voudrais varier différents facteurs de l’expérience:

• Température (j'ai probablement besoin d'une conception en parcelles divisées pour cela; je vais effectuer plusieurs tests à la même température en même temps)
• Temps de réaction
• Concentration
• Ratio de différents réactifs
• et les trois premiers composants principaux (PC) du solvant

J'aime beaucoup le concept de PC pour décrire les solvants, car cela permet une meilleure (et probablement une qualité) discrimination entre les différents solvants.

 

Ce qui me préoccupe, c'est que je ne peux pas changer en permanence les PC des solvants - ce qui signifie que ma gamme de solvants candidats me fournit plutôt un «nuage» de points discrets dans un espace 3D. Chaque solvant a un ensemble particulier de PC.

Je pourrais peut-être contourner ce problème en sélectionnant des solvants «suffisamment proches» des points de conception ciblés (+ 1 / -1 dans chaque dimension PC), puis en utilisant les véritables coordonnées (codées) pour l'analyse.

Cependant, en raison d'une restriction de la stabilité chimique, il ne me reste que deux classes de solvants avec des coordonnées PC1-3 qui forment en quelque sorte deux domaines distincts dans l'espace PC1-3. Cela rend impossible de trouver des solvants suffisamment proches d'un point de conception raisonnable.

 

J'ai essayé d'utiliser l'outil de conception personnalisé en plaçant tous mes solvants et leurs données dans un tableau, puis de les utiliser comme facteur de covariable (voir le manuel du DOE). En essayant un nombre différent d'essais, je dois utiliser beaucoup d'essais (> 80, JMP en suggère 125) pour obtenir une puissance raisonnable (0,8) pour les PC et éviter les alias. Pour un certain nombre d'exécutions, il semble exister un alias partiel des principaux facteurs ainsi que des termes d'interaction. Parfois, JMP ne me donne aucune estimation de la puissance.

 

Existe-t-il un moyen plus intelligent d'implémenter les PC dans ma conception? Pourrais-je ignorer la faible consommation d'énergie des PC lorsque j'utilise beaucoup moins d'essais, en espérant a) toujours détecter un effet de toute façon ou b) supprimer certains facteurs non significatifs et conserver les PC pour la prochaine itération?

 

(JMP 14.0.0)

Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?Oui, étant donné le grand nombre d'effets, cela a l'air vraiment bien. Pas beaucoup de carrés rouges. Et vous pouvez constater qu’il existe très peu de corrélation entre les principaux effets, c’est exactement ce à quoi vous devriez vous attendre.Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?

Merci pour les liens - je vais le lire dès que je peux.

Pour vous aider, j'ai inclus la carte de corrélation ci-dessous.

D'après ce que j'ai lu, ça ne devrait pas sembler trop grave? Comme George Box l’a peut-être dit, je vais quand même faire de nouvelles expériences - donc si je manque un effet ou si j’en ai un de trop, il s’installera lors des expériences suivantes.

Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?

Merci pour votre explication. Ceci est une application très intéressante de DoE.

 

Pour regarder le repliement ou la corrélation des effets, je préfère personnellement regarder le carte de couleur sur les corrélations pour obtenir une compréhension plus immédiate.

 

J'explique la corrélation des effets dans ma série de blogs DoE . En particulier, poste n ° 4 examine les cartes de couleurs de corrélation et ce qui se produit lorsque vous avez des effets fortement corrélés.

 

 

Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?

Salut,

Merci pour vos pensées. Ci-dessous, j'ai joint des parcelles de PC1 / PC2 et de PC1-3 des deux classes de solvants, esters (bleus) et alcools (orange). Au total, 91 solvants différents.

 

J'ai essayé de reproduire ce que j'avais essayé la dernière fois, mais je suppose que cela fait longtemps que je n'ai pas eu le temps de bricoler avec JMP.

Quoi qu'il en soit, j'ai ajouté les valeurs PC1-3 dans un tableau et les ai insérées en tant que covariables dans la conception (voir ci-dessous).

Je veux juste connaître l’impact des principaux effets au départ, tout comme un écran, j’ai donc défini un modèle avec une interaction avec "Estimabilité: si possible".

 

 

Cette fois-ci, JMP a suggéré 20 essais répartis dans 4 parcelles complètes (la température est difficile à modifier). J'ai juste du mal à décoder la matrice d'alias - je sais que 0 n'est pas une corrélation et 1 est complète - mais comment interpréter tous les autres nombres? J'aimerais mettre en parallèle la contribution de chaque effet ou interaction aux paramètres estimés de l'estimation de la fonction de réponse postulée (ici tout simplement linéaire).

Quoi qu’il en soit, dans ce cas (non illustré), il ne fournit pas d’estimation de la puissance, mais les coefficients anticipés sont également tous définis sur 0.

 

 

J'espère que cela t'aides!

Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?Désolé, il suffit de relire votre message: "en raison d'une restriction de la stabilité chimique, il ne me reste que deux classes de solvants avec des coordonnées PC1-3 qui forment en quelque sorte deux domaines distincts dans l'espace PC1-3"

Donc, comme je le soupçonnais, votre bibliothèque de solvants ne couvre pas bien l’espace. Vous ne pouvez connaître l'effet d'un facteur qu'en le modifiant.

Cependant, le fait qu'il existe deux groupes distincts devrait vous permettre de mieux comprendre l'effet de l'utilisation du groupe de solvants A par rapport au groupe de solvants B.

Ces 2 groupes sont-ils séparés dans l'espace PC en fonction d'un seul des PC?

Encore une fois, il serait vraiment utile de voir les données et les dialogues PCA et Design.Comment utiliser au mieux les points de données de composants principaux discrets dans une conception?Excellente question.

Utiliser vos 3 PC comme facteurs de covariable dans une conception personnalisée est, par définition, l’approche optimale. Dans une situation comme celle-ci, vous ne vous attendriez pas à pouvoir générer une conception parfaitement orthogonale. Il y aura une corrélation des effets ou "aliasing partiel" comme vous l'appelez. (Brad Jones m'a récemment appris à utiliser ce terme - les effets sont aliasés ou non, les partiels n'ont pas vraiment de sens).

Je suis surpris que vous ayez besoin de tant de courses pour une puissance adéquate. Mais n'oubliez pas que la puissance dépend également de la taille du signal que vous souhaitez détecter et du bruit expérimental attendu. Êtes-vous satisfait de vos estimations?

Il est possible que votre puissance soit très faible car votre "bibliothèque" de solvants ne couvre pas bien l’espace PC.

Cela pourrait être utile si vous pouviez publier vos données, si cela est anonymisé, si nécessaire.

Cordialement,
Phil