Gli investigatori utilizzano i progetti di screening quando vogliono identificare i fattori che hanno gli effetti più sostanziali su una risposta.
Un progetto di screening consente di studiare un gran numero di fattori in un esperimento piuttosto piccolo.
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Molti progetti di screening standard si concentrano sulla stima degli effetti principali.
I progetti di screening definitivo possono evitare l'ambiguità del modello, consentendo di identificare i fattori importanti in modo più rapido ed efficiente. E se l'effetto di un fattore particolare è fortemente curvo, un disegno di schermatura tradizionale potrebbe non tenere conto di questo effetto e schermare il fattore.
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I disegni di screening definitivi evitano il confondimento degli effetti e possono identificare i fattori che hanno un effetto non lineare sulla risposta.
Diamo un'occhiata a Screening definitivo in JMP.
Supponiamo che sia necessario determinare quale dei sei fattori influisce sulla resa di un processo di estrazione.
Se ne hai uno, trovo più semplice aprire prima la tabella dei dati fattoriali. Quel file è collegato qui sotto. Ricorda che è possibile salvare Response, Factors e Constraints dal triangolo rosso della piattaforma DOE.
Dalla tabella dati Fattore di estrazione> Selezionare DOE> Screening definitivo> Progetto di screening definitivo.
Fare doppio clic su Y sotto Nome risposta e digitare Rendimento.
Dal menu del triangolo rosso, selezionare Load Factors.
I nomi e gli intervalli dei fattori vengono aggiunti al contorno Fattori insieme alle interazioni modello predefinite
Clicca Continua.
Il profilo Opzioni di progettazione si apre. Qui puoi specificare una struttura di blocco. Non è necessario bloccare in questo esempio, quindi si accetta la selezione predefinita di No Blocks Required.
Puoi anche scegliere di aggiungere corse extra, che migliorano notevolmente la tua capacità di rilevare effetti di second'ordine. Un minimo di quattro Extra Run è altamente raccomandato, tuttavia per questa demo partirò a 0.
Un progetto di screening definitivo aggiungerà una corsa per ogni fattore e 1 corsa aggiuntiva per ottenere un punto centrale o una curvatura nella nostra analisi
Per questa demo, sotto il triangolo rosso, imposterò il seme casuale su "123" in modo da poter riprodurre questi risultati.
Quindi, seleziona Crea design.
La finestra Progettazione di screening definitivo viene aggiornata per mostrare una struttura di progettazione e una struttura di valutazione del progetto.
Aprire la struttura Valutazione progetto> Mappa colori sulla struttura delle correlazioni
La Mappa colori su correlazioni assegna una scala di intensità del colore ai valori assoluti delle correlazioni tra tutti gli effetti principali e le interazioni a due fattori. Ho più informazioni su questo sotto.
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Mappa dei colori delle correlazioni
La solida area blu scuro mostra che non esiste alcuna correlazione tra gli effetti principali o tra gli effetti principali e le interazioni a due fattori.
Le aree più chiare blu e grigio indicano che le correlazioni assolute tra le interazioni a due fattori sono piccole.
I quadrati rossi pieni indicano correlazioni assolute di 1. Questi appaiono tutti sulla diagonale, riflettendo la correlazione attesa di un effetto con se stesso.
Lascia o imposta l'ordine di marcia su Randomize.
Seleziona Crea tabella dati
Qui è dove condurremo i nostri esperimenti e raccogliere dati. E ora aprirò i Dati di estrazione collegati ed eseguirò lo Script del modello di adattamento definitivo selezionandolo nella sua freccia verde nel pannello Tabelle.
Seleziona Esegui.
E possiamo esaminare il report di analisi ed esplorare i fattori che sono stati proiettati iniziando dall'alto con gli effetti principali dello stage 1.
Prova un Screening definitivo Progetta tu stesso usando il set di dati di esempio di estrazione collegato.
