Auswahl von High und Low für DSDHallo,
Ich habe eine Entfernungsmessung durchgeführt, um die Höhe und die Höhe einer Reihe von Variablen zu bestimmen, die ich mit einem endgültigen Screening-Design testen möchte.
Ich habe für die meisten von ihnen festgestellt, dass der Effekt, den ich zu messen versuche, oberhalb eines bestimmten Punktes geringer ist. Nehmen wir also an, die Variable erzeugt bei '1' eine niedrige Antwort, bei '10' eine hohe Antwort und bei '100' wieder eine niedrige Antwort.
Mit einem definitiven Screening-Design kann ich für jeden Faktor 3 Stufen testen. Ich habe mich gefragt, was die beste Strategie ist, um die wahren Maxima des Gesamtsystems (12 Variablen) zu finden.
Also dachte ich, meine Optionen sind:
Stellen Sie low auf '1' und high auf '10' (wobei der axiale Punkt 5 ist), und stellen Sie sicher, dass sich die Variablen im linear ansteigenden Bereich befinden. Ich befürchte jedoch, dass dadurch die wahren Maxima verfehlt werden, die sich aus den Interaktionen mit den anderen Variablen ergeben können.
Oder
Niedrig auf '1' und Hoch auf '100' einstellen, wobei der axiale Punkt 10 ist. Wenn also positive Wechselwirkungen bestanden hätten, die möglicherweise eine höhere Konzentration über den ursprünglichen Entfernungsbereich hinaus erforderlich machen, wäre dieser Weg angemessener?
Ich würde mich über alle Gedanken freuen!
Betreff: Auswahl von High und Low für DSDEntschuldigung, ich komme zu spät zu dieser Diskussion.
Ich bin dem in der Vergangenheit aus meiner Zeit im Labor begegnet. Wir hatten die Katalysatorkonzentration als Faktor und wollten mit Werten von 1, 10, 100 experimentieren. Wir haben dazu eine Protokollwaage verwendet. log10 (Konzentration) = 0, 1, 2. Die gute Sache ist, dass Sie immer zurück transformieren können, um den Faktor wieder auf die ursprüngliche Skala zu bringen.
Hoffentlich hilft das.
Grüße,
Phil
Betreff: Auswahl von High und Low für DSDIch werde meine zwei Cent zu den guten Ratschlägen meines Kollegen hinzufügen @ bill_worley .
Wenn Ihr eigentliches übergeordnetes Entdeckungsziel darin besteht, "die wahren Maxima des gesamten Systems zu finden" ... dann denke ich daran, das, was die meisten als sequentielles DOE bezeichnen, als Strategie zu verwenden. Wie dies für Sie aussehen könnte, besteht darin, die Leistungsfähigkeit einer DSD zu nutzen, um nach der in der Fit DSD-Plattform integrierten stufenweisen Analyse nach aktiven Haupt- und 2-Faktor-Interaktionen zu suchen. Sobald Sie das getan haben, überlege ich mir ein zweites Experiment, bei dem nur die aktiven Faktoren aus der ersten DSD berücksichtigt werden ... und von da aus bauen Sie dieses zweite Design auf und nutzen das, was Sie von der ersten lernen. Es hört sich an, als hätten Sie eine ziemlich starke Krümmung in der Antwort, wenn dies nach der DSD-Analyse entdeckt wird ... Vielleicht werfen Sie einen Blick auf die neue A-Optimierungsfähigkeit von JMP 14. Fehlt JMP 14, dann denke ich an ein I - optimales Design?
Betreff: Auswahl von High und Low für DSDEine Faustregel, die ich vor vielen Jahren gelernt habe, ist, bei der Auswahl der Faktorbereiche für ein DOE "so mutig wie möglich zu sein". Basierend auf dem, was Sie in Ihrem Beitrag beschreiben, sollten Sie mutig genug sein, um mögliche Krümmungseffekte / quadratische Effekte in Ihrem Prozess zu erfassen.
Das DSD-Design wird die Mittelpunkte für Ihre Faktoren auswählen. Wenn ich also etwas vermisse und Sie einen Bereich von 1 - 100 wählen, wird Ihr Mittelpunkt 50 sein, was möglicherweise zu hoch ist, um zu sehen, welchen Effekt 10 haben würde. Wenn das, was um 10 passiert, für Sie wichtig ist und Sie trotzdem DSD verwenden möchten, sollten Sie einen Bereich auswählen, der 10 erfasst, und in diesem Fall wäre das 1 - 20.
Wenn Sie die Faktorstufen auf etwa 1, 10 und 100 vorgeben möchten, würde ich Ihnen empfehlen, Custom Design und Discrete Numeric 3-Level zu verwenden, um Ihre Stufen einzustellen.
HTH
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