DOE의 표본 크기안녕하세요,
교육청과 관련된 주제에 관해 몇 가지 제안을 드리고자 편지를 씁니다.
산업 공정이 있습니다. 프로세스의 아웃아웃(응답)은 스크랩 비율입니다.
이 스크랩의 평균은 약 1.5%입니다.
주요 요인, 상호 작용, 모델 등을 식별하기 위해 DOE를 만들고 싶습니다.
제 질문은 올바른 통계 결과를 얻기 위해 각 모서리(특정 출력에 대해)에 대한 반복 횟수를 어떻게 결정할 수 있는지입니다(한 번의 시험에서 "0% 스크랩"을 얻으면 실제 출력 변화이거나 경우만)?
귀하의 의견에 미리 감사드립니다.
친애하는,
시몬
답변: DOE의 표본 크기일부 " Δ"를 선택하고 측정 가능한 일부 데이터에서 "OK/KO"를 변환합니다.
쉽지는 않지만... 불가능하지는 않습니다.
논문도 감사드립니다.
좋은 하루 보내세요.
친애하는,
시몬
답변: DOE의 표본 크기안녕하세요 마크님,
지금은 JMP Pro가 없습니다... 하지만 귀하의 의견을 참고하겠습니다.
감사해요.
시몬
답변: DOE의 표본 크기내 제안은 적절한 응답 변수를 개발하는 데 더 창의적이 되는 것입니다(그리고 여러 응답을 사용하는 것). 색상이 문제인 경우 이를 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
- ΔL : 밝음/어두움의 차이
- ΔA : 빨간색/녹색 값의 차이
- ΔB : 노란색/파란색 값의 차이
- ΔC : 색도의 차이
- ΔE : 두 색상 사이의 스펙트럼 "거리"
- ΔH : 색상의 차이
인간의 인식에 관심이 있다면 순서 척도가 매우 유용할 수 있습니다. 그러한 척도 사용에 대한 지침을 제공하기 위해 제가 작성한 논문을 첨부했습니다. 이진 응답은 그다지 설명적이지 않으며 더 큰 표본 크기가 필요하며 차별이 부족합니다.
답변: DOE의 표본 크기귀하의 바이너리 응답을 잊어버렸습니다. 선형 모델에 대한 실험을 설계하되 로지스틱 회귀(선형 예측 변수를 사용한 비선형 반응)를 사용하여 데이터를 분석하는 것을 고려할 수 있습니다.
JMP Pro가 있나요? 그렇다면 내장 시뮬레이터를 사용하여 그러한 경우에 대한 전력을 평가할 수 있습니다. 제가 절차를 안내해 드릴 수 있습니다.
답변: DOE의 표본 크기완전 요인 설계 방법은 가장 오래된 방법입니다. 설명 모델을 피팅하기 위한 우수한 데이터를 제공합니다! 그러나 이 방법은 조합론을 기반으로 하며 융통성이 없다는 문제가 발생했습니다. 귀하의 경우에는 맞춤 설계 방식의 유연성이 장점이 될 것이라고 생각합니다.
답변: DOE의 표본 크기세부 사항을 알려주셔서 감사합니다(그 중 일부는 나에게 더 흥미로운 질문을 생성했습니다).
한 가지 세부 사항: 이 순간(이 프로세스의 경우) 출력은 육안 검사(색상 유형과 연결됨)에서 나오는 "합격"/"실패"뿐입니다.
친애하는,
시몬
답변: DOE의 표본 크기고마워요 마크... 이제 좀 더 명확해지고 있어요.
친애하는,
시몬
답변: DOE의 표본 크기의견을 보내 주셔서 감사합니다.
저는 Full Factoria Design을 사용하고 있습니다(귀하의 지시를 따를 것입니다).
친애하는,
시몬
답변: DOE의 표본 크기시몬 씨, 저는 다른 관점을 제시하겠습니다.
내 겸손한 의견으로는 귀하의 질문은 잘못된 것입니다. (현재와 미래에) 관심 현상을 나타내거나 드러내는 연구(실험)를 갖기 위해서는 얼마나 많은 실험 단위(또는 EU의 측정)를 만들어야 합니까? % 스크랩의 응답 변수는 불량한 응답 변수입니다. 그러한 대응에는 혼란스러운 실패 메커니즘이 너무 많습니다. 실험 실행에 매우 효과적일 만큼 충분한 차별성을 제공하지 않습니다(특히 논의 중인 % 수준에서). 그렇다면 "유닛"이 폐기되는 이유는 무엇입니까? 어떤 차원적, 물리적, 미용적 특성 때문인가요? 예를 들어; "사양을 벗어난" 경우 실제 측정값을 사용하십시오. 미용적인 경우 순서 척도를 사용합니다. 현상을 적절하게 설명하려면 측정(또는 1개 이상)을 "생성"해야 할 수도 있습니다. 기타 질문: 스크랩이 지속적으로 생산됩니까(또는 시간이 지남에 따라 변합니까)? 측정 시스템 오류가 무엇인지 아시나요? 프로세스가 순차적인가요? 그렇다면 프로세스 중 "스크랩"이 생성되는 위치에 대한 가설이 있습니까? 제어할 수 있는 요인으로 인한 불량품의 양과 소음(통제할 수 없는 요인)으로 인한 불량품의 양입니다. 잡음이 문제인 경우 실험 상황(예: RCBD, BIB, 분할 플롯, 반복 등)에서 잡음을 처리하기 위한 전략이 필요합니다. 잡음에 강한 공정을 만들려면 실험을 설계해야 합니다.
답변: DOE의 표본 크기다음에 추가 @cwillden , 최소 샘플 크기를 결정하기 위해 전력 요구 사항을 지정하는 여러 가지 방법이 있습니다. 반응 SD(RMSE)와 예상 계수를 최소 효과 크기의 절반으로 지정할 수 있습니다. 예를 들어 0.5% 변화의 실제 효과를 찾으려면 계수에 0.25%를 입력합니다. 또는 RMSE를 1로 설정하고 응답이 변경될 것으로 예상되는 SD의 배수가 있으므로 예상 계수를 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 3SD의 실제 변화를 예상하는 경우 계수로 1.5를 입력합니다. 마지막 방법은 RMSE를 입력한 다음 예상 응답을 입력하는 것입니다. 때로는 이런 식으로 실제 변화를 생각하는 것이 더 쉽습니다.
나는 또한 다른 디자인을 복제하는 것보다 맞춤형 디자인을 사용하면 최적의 복제가 가능하다는 그의 의견에 동의합니다.
답변: DOE의 표본 크기Custom Design이나 다른 것을 사용하고 있습니까?설계 생성 후 나타나는 DOE 플랫폼에서 설계 진단을 살펴보세요.해당 보고서 상단에 전력 분석이 있습니다.기본적으로 파워를 확인하고 만족스러울 때까지 실행 횟수를 계속 조정합니다.완전 요인을 사용하는 경우 모퉁이에 추가 점을 배치하는 것이 항상 추가 실행을 할당하는 최선의 방법은 아니므로 대신 사용자 정의 설계를 사용하는 것이 좋습니다. 특히 2차 항이 있는 경우 더욱 그렇습니다.2차 항이 있는 경우 3과 2로 나누어지는 실행 크기가 잘 작동하는 경향이 있습니다.
