デザインで離散主成分データポイントを最適に使用する方法こんにちは、
実験のさまざまな要因を変えたいのですが、私は化学反応を調べることにしています。
- 温度（おそらくこれには分割プロット設計が必要です。同じ温度で同時に複数のテストを実行する予定です）
- 反応時間
- 濃度
- 異なる試薬の比率
- そして溶媒の3つの最初の主成分（PC）
私はPCの概念が溶媒を説明するのが本当に好きです。というのも、これは異なる溶媒間のより良い（そしておそらく定性的な）区別を与えるからです。
私が困っているのは、溶媒のPCを連続的に変更することができないということです。つまり、私の候補溶媒の範囲では、代わりに3D空間に離散点の「雲」ができます。各溶媒には特定のPCのセットがあります。
目標とする設計点（各PC寸法で+ 1 / -1）に「十分に近い」溶媒を選択し、分析に真（コード化）座標を使用することで、この問題を回避できる可能性があります。
しかしながら、化学的安定性における制限のために、私が残っているのは、ＰＣ１－３座標において一種のＰＣ２－３座標を有する２種の異なるドメインを形成するＰＣ１－３座標を有する２種類の溶媒のみである。これは合理的な設計点に十分近い溶媒を見つけることを不可能にする。
私はすべての溶媒とそれらのデータを表に入れてカスタムデザインツールを使用し、次にそれらを共変量因子として使用することを試みました（DOEマニュアルを参照）。実行回数を変えて試してみると、PC用に妥当な電力（0.8）を確保し、エイリアシングを回避するには、多数の実行回数（80を超える、JMPでは125を推奨）を使用する必要があります。いくつかの実行では、相互作用項と同様に主要因の部分的なエイリアシングがあるようです。時々、JMPは私の力の推定値を私に与えない。
デザインにPCを実装するためのもっと賢い方法はありますか。a）それでもやはり効果を検出する、またはb）特定の重要でない要因を取り除き、次の繰り返しのためにPCを保持することを望んで、はるかに少ない実行を使用する場合、PCの低電力を無視できますか？
（JMP 14.0.0）
リンクをありがとう - 私はできるだけ早くそれを読むでしょう。
わかりやすくするために、以下に相関マップを含めました。
私が読んだものから、それはあまりにも悪く見えるべきではない？ジョージボックスが言ったように、私はとにかく新しい実験をするつもりです - 従って私が効果を逃すか、またはあまりにも多く持っているならば、それは以下の実験の間に解決するでしょう。
再：どのようにデザインで離散主成分データポイントを最もよく使うのですか？説明ありがとうございます。これはDoEの本当に興味深いアプリケーションです。
エイリアシングや効果の相関関係を見るには、私は個人的には相関関係のカラーマップもっとすぐに理解するために。
効果の相関関係を説明します私のDoEブログシリーズ 。特に、投稿＃4 相関カラーマップを調べ、強い相関効果があるとどうなるかを調べます。
再：どのようにデザインで離散主成分データポイントを最もよく使うのですか？こんにちは、
あなたの考えをありがとう。以下に、2種類の溶媒、エステル（青）とアルコール（オレンジ）のPC1 / PC2とPC1-3のプロットを添付しました。全部で91の異なる溶媒。
前回試したことを再現しようとしましたが、前回からJMPに慣れるまでに長い時間がかかりました。
とにかく、私はテーブルにPC1-3の値を追加し、デザインの共変量としてそれらを挿入しました（下記参照）。
主な効果の影響を開始点として、単なる画面として知りたいので、「推定可能性：可能であれば」との相互作用を使用してモデルを定義しました。
今回、JMPは4つの全プロットで20回の実行を提案しました（温度は変わりにくい）。私はエイリアス行列を解読するのに苦労しています - 0は相関がなく、1は完全であることを知っています - しかし、他のすべての数をどう解釈するか？私はそれを仮定された応答関数推定値の推定されたパラメータへの各効果または相互作用の寄与に平行したい（ここではただ線形）。
とにかく、この場合（示されていない）それは電力推定値を提供しません - しかし、予想される係数もすべて0に設定されていますか？
お役に立てれば！
再：どのようにデザインで離散主成分データポイントを最もよく使うのですか？すみません、あなたの記事をもう一度読みます。「化学的安定性の制限のため、残っているのはPC1-3座標を持つ2種類の溶媒で、PC1-3空間に2つの異なるドメインを形成している」
それで、私はあなたの溶媒ライブラリーがスペースをうまくカバーしていないと疑ったように。あなたはそれを変更することによってのみ要因の効果について学ぶことができます。
ただし、2つの異なるグループがあるという事実は、溶媒グループAと溶媒グループBを使用した場合の効果について学習できることを意味します。
これら2つのグループは、1台のPCだけでPCスペースに分けられていますか？
繰り返しになりますが、データとPCAおよび設計ダイアログを見ることは本当に役立ちます。再：どのようにデザインで離散主成分データポイントを最もよく使うのですか？素晴らしい質問です。
カスタムデザインで共変量要素として3台のPCを使用することは、定義上、最適なアプローチです。このような状況では、完全に直交する設計を生成できるとは思われません。あなたがそれを呼ぶように効果または「部分的なエイリアシング」のいくらかの相関関係があるでしょう。（Brad Jonesが最近その用語を使うことにしました - 効果はエイリアスされているかいないかのどちらかで、部分的には意味がありません）。
私はあなたが十分な力のために非常に多くの実行を必要とすることに驚いています。ただし、消費電力は、検出したい信号サイズと予想される実験ノイズにも依存します。これらの見積もりに満足していますか？
溶媒の「ライブラリ」がPCスペースを十分にカバーしていないため、電力が非常に低い可能性があります。
必要に応じて、適切に匿名でデータを投稿できるのであれば、役に立つかもしれません。
よろしく、
フィル
