DOE のサンプルサイズこんにちは、
DOE に関連するトピックに関していくつかの提案があったため、手紙を書きました。
工業プロセスを持っています。 プロセスのアウトアウト (応答) は、スクラップの割合です。
このスクラップの平均は約 1.5% です。
主な要因、相互作用、モデルなどを特定するための DOE を作成したいと考えています。
私の質問は、正しい統計結果が確実に得られるように、(特定の出力に対する) 各コーナーの反復回数をどのように決定できるかです (1 回の試行で「スクラップの 0%」が得られる場合、それは実際の出力変化です。ケースのみ）？
フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズいくつかの「」の使用に関するご提案を理解しました。測定可能なデータによっては「Δ」を「OK/KO」に変換します。
簡単ではありません...しかし不可能ではありません。
紙もありがとうございます。
良い一日をお過ごしください。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズこんにちは、マークさん
現時点では私は JMP Pro を持っていません...しかし、あなたの意見を書き留めておきます。
ありがとう。
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズ私の提案は、より創造的に適切な応答変数を開発する (そして複数の応答を使用する) ことです。 色が問題の場合、これを測定する方法は複数あります。
- ΔL ：明暗の差
- ΔA : 赤/緑の値の差
- ΔB : 黄色/青色の値の違い
- ΔC ：色度の違い
- ΔE : 2 つの色の間のスペクトル「距離」
- ΔH ：色合いの違い
人間の知覚に興味がある場合は、順序尺度が非常に役立つ可能性があります。 このようなスケールの使用に関するガイダンスを提供するために私が書いた論文を添付しました。 二値応答はあまり説明的ではなく、より大きなサンプルサイズが必要であり、識別力がありません。
Re: DOE のサンプルサイズ二項回答のことを忘れていました。 線形モデルの実験を設計し、データをロジスティック回帰 (線形予測子を使用した非線形応答) で分析することを検討することもできます。
JMPプロはありますか？ その場合は、内蔵シミュレータを使用して、そのような場合の電力を評価できます。 私がそのプロセスをご案内します。
Re: DOE のサンプルサイズ完全実施要因計画法は最も古い手法です。 説明モデルをフィッティングするための優れたデータを提供します。 ただし、この方法は組み合わせ論に基づいており、柔軟性に欠けており、これが発生した問題です。 カスタム設計方法の柔軟性があなたの場合には利点になると思います。
Re: DOE のサンプルサイズ詳細をありがとうございます（そのうちのいくつかは、私にさらに興味深い質問を生み出しました）。
詳細: 現時点では (このプロセスの)、出力は目視検査 (色の種類に関連付けられている) からの「合格」/「不合格」のみです。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズありがとう、マークス…今、より明確になってきました。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズご意見ありがとうございます。
私は完全な Factoria デザインを使用しています (あなたの指摘に従います)。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: DOE のサンプルサイズシモーネ、私は別の視点を提案します。
私の謙虚な意見では、あなたの質問は間違っています。 もっと可能性が高いのは、(現在および将来の) 関心のある現象を表す、または明らかにする研究 (実験) を行うには、いくつの実験単位 (または EU の尺度) を作成する必要があるかということです。 % スクラップの応答変数は、応答変数としては不十分です。 このような対応では、混乱する障害メカニズムが多すぎます。 これは、実験を実行するのに非常に効果的であるほど十分な識別を提供しません (特に、議論している % レベルで)。 では、なぜ「ユニット」は廃止されるのでしょうか？ それは何らかの次元的、物理的、あるいは外見的な属性によるものなのでしょうか？ 例えば; 「規格外」の場合は、実測値を使用してください。 表面的な場合は、通常のスケールを使用します。 現象を適切に説明するには、測定値 (または複数) を「作成」する必要がある場合があります。 その他の質問: スクラップは一貫して生成されていますか (または時間の経過とともに変化しますか)。 測定システム誤差とは何かご存知ですか? プロセスは連続的ですか? もしそうなら、その「スクラップ」がプロセスのどこで生成されるかについての仮説はありますか? スクラップのどの程度が制御できる要因によるものであり、どの程度がノイズ (制御できない要因) によるものであるか。 ノイズが問題である場合は、実験状況 (RCBD、BIB、分割プロット、反復など) でノイズを処理する戦略が必要になります。 ノイズに対して堅牢なプロセスを作成するには、実験を計画する必要があります。
Re: DOE のサンプルサイズ追加する@cwillden 、最小サンプル サイズを決定するために電力要件を指定するには、いくつかの方法があります。 応答 SD (RMSE) と、最小効果サイズの半分として予想される係数を指定できます。 たとえば、0.5% の変化による実際の効果を知りたい場合は、係数に 0.25% を入力します。 あるいは、RMSE を 1 に設定し、応答の変化が予想される SD の倍数として予想される係数を入力することもできます。 たとえば、実際の変化が 3 SD であると予想される場合は、係数に 1.5 を入力します。 最後の方法は、RMSE を入力してから、予期される応答を入力することです。 このようにして実際の変化について考える方が簡単な場合があります。
私も、別のデザインを複製するのではなく、カスタム デザインを使用することで最適な複製が得られるという彼の意見に同意します。
Re: DOE のサンプルサイズカスタム デザインなどを使用していますか?設計の生成後に表示される DOE プラットフォームの設計診断を確認してください。そのレポートの上部には電力分析があります。基本的には、パワーを確認し、満足するまで実行数を調整し続けます。完全階乗を使用している場合、特に二次項がある場合、コーナーに追加の点を配置することが追加の実行の最適な割り当てとは限らないため、代わりにカスタム設計を使用することを検討してください。二次項がある場合は、3 と 2 の両方で割り切れる実行サイズが適切に機能する傾向があります。
