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Taille de l’échantillon pour le DOE

Bonjour,

Je vous écris pour avoir des suggestions concernant un sujet lié au DOE.

J'ai un processus industriel. La sortie (réponse) du processus est le pourcentage de rebut.

La moyenne de ces rebuts est d'environ 1,5%.

Je souhaite créer un DOE pour identifier les principaux facteurs, interactions, modèles,...

Ma question est : comment puis-je déterminer le nombre de répétitions pour chaque coin (pour une puissance spécifique) pour être sûr d'avoir des résultats statistiques corrects (si dans un essai j'obtiens "0% de ferraille" c'est un réel changement de sortie ou seulement un cas) ?

 

Merci d'avance pour vos commentaires.

Cordialement,

Simone

 

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Je comprends votre suggestion concernant l'utilisation de certains " ∆" et transformer "OK/KO" en données mesurables.

Pas facile... mais pas impossible.

Merci également pour le papier.

Avez-vous une bonne journée.

Cordialement,

Simone

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Bonjour Mark,

pour le moment, je n'ai pas JMP Pro... mais je prends note de votre contribution.

Merci.

Simone

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Ma suggestion est d'être plus créatif dans le développement d'une variable de réponse appropriée (et d'utiliser plusieurs réponses). Si la couleur est le problème, il existe plusieurs façons de le mesurer :

• ∆L : la différence de clarté/obscurité
• ∆A : la différence des valeurs rouge/vert
• ∆B : la différence des valeurs jaune/bleu
• ∆C : la différence de chromaticité
• ∆E : la « distance » spectrale entre les deux couleurs
• ∆H : la différence de teintes

Si la perception humaine présente un intérêt, alors une échelle ordinale pourrait être très utile. J'ai joint un article que j'ai écrit pour fournir des conseils sur l'utilisation d'une telle échelle. Les réponses binaires ne sont pas très descriptives, nécessitent des échantillons de plus grande taille et manquent de discrimination.

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

J'ai oublié votre réponse binaire. Vous pourriez envisager de concevoir l'expérience pour le modèle linéaire mais d'analyser les données avec une régression logistique (réponse non linéaire avec un prédicteur linéaire).

 

Avez-vous JMP Pro ? Si tel est le cas, vous pouvez utiliser le simulateur intégré pour évaluer la puissance dans un tel cas. Je peux vous guider tout au long du processus.

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

La méthode de plan factoriel complet est la plus ancienne. Il fournit d’excellentes données pour ajuster le modèle explicatif ! Cependant, la méthode est basée sur la combinatoire et est inflexible, ce qui est le problème que vous avez rencontré. Je pense que la flexibilité de la méthode de conception personnalisée sera un avantage dans votre cas.

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Merci pour les détails (certains d'entre eux ont généré en moi des questions plus intéressantes).

Un détail : à ce moment (pour ce processus) le résultat n'est que "réussite" / "échec" provenant d'une inspection visuelle (liée à un type de couleur).

Cordialement,

Simone

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Merci Marks... cela devient maintenant plus clair.

Cordialement,

Simone

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Merci pour votre avis.

J'utilise un Full Factoria Design (je suivrai votre indication).

 

Cordialement,

Simone

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Simone, je vais offrir une perspective différente.

 

À mon humble avis, votre question n’est pas la bonne. La question est plus probable : combien d'unités expérimentales (ou de mesures de l'UE) doivent être réalisées pour avoir une étude (une expérience) qui représente (maintenant et dans le futur) ou expose les phénomènes d'intérêt ? La variable de réponse % de rebut est une mauvaise variable de réponse. Il y a trop de mécanismes d’échec qui se confondent dans une telle réponse. Il n'offre pas suffisamment de discrimination pour être très efficace pour mener des expériences (en particulier au niveau % dont vous parlez). Alors pourquoi ces « unités » sont-elles mises au rebut ? Est-ce dû à un attribut dimensionnel, physique ou cosmétique ? Par exemple; Si « hors spécifications », utilisez les mesures réelles. Si cela est cosmétique, utilisez une échelle ordinale. Vous devrez peut-être « créer » une mesure (ou plusieurs) pour décrire adéquatement les phénomènes. Quelques autres questions : la ferraille est-elle produite de manière constante (ou varie-t-elle dans le temps) ? Avez-vous une idée de ce qu'est une erreur du système de mesure ? Le processus est-il séquentiel ? Si oui, avez-vous des hypothèses sur l'endroit où les « déchets » sont générés dans le processus ? Quelle part des déchets est due à des facteurs que vous pouvez contrôler et quelle part peut être due au bruit (facteurs que vous ne contrôlez pas). Si le problème est le bruit, vous devrez disposer de stratégies pour gérer le bruit dans la situation expérimentale (par exemple, RCBD, BIB, split-plots, répétitions, etc.). Vous devrez concevoir des expériences pour créer un processus robuste au bruit.

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Ajout à @cwillden , vous disposez de plusieurs manières de spécifier vos besoins en énergie afin de déterminer la taille minimale de l'échantillon. Vous pouvez spécifier la réponse SD (RMSE) et le coefficient anticipé comme étant la moitié de la taille d'effet minimale. Par exemple, si vous souhaitez trouver l'effet réel d'un changement de 0,5 %, saisissez 0,25 % pour le coefficient. Alternativement, vous pouvez définir le RMSE sur 1 et saisir le coefficient anticipé ainsi que le multiple de SD dont vous vous attendez à ce que la réponse change. Par exemple, si vous vous attendez à un changement réel de 3 SD, saisissez 1,5 pour le coefficient. La dernière façon consiste à saisir le RMSE puis les réponses attendues. Il est parfois plus facile de réfléchir ainsi aux véritables changements.

 

Je suis également d'accord avec lui sur le fait que la réplication optimale résultera de l'utilisation d'une conception personnalisée, plutôt que de la réplication d'une autre conception.

Re : Taille de l'échantillon pour le DOE

Utilisez-vous un design personnalisé ou autre chose ?Examinez les diagnostics de conception dans la plateforme DOE qui apparaissent après la génération de votre conception.Il y a une analyse de puissance en haut de ce rapport.Fondamentalement, vous vérifiez la puissance et continuez à ajuster le nombre de courses jusqu'à ce que vous soyez satisfait.Si vous utilisez Full Factorial, envisagez plutôt d'utiliser la conception personnalisée, car placer des points supplémentaires sur les coins n'est pas toujours la meilleure allocation d'exécutions supplémentaires, en particulier si vous avez des termes quadratiques.Si vous avez des termes quadratiques, les tailles d'exécution divisibles par 3 et 2 ont tendance à bien fonctionner.