Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliCiao a tutti.
Ho un set di dati esistente che deve essere analizzato, ma il set esistente è composto da una matrice a 2 livelli e un set di tre "punti centrali". Mi piacerebbe sfruttare le informazioni sulla riproducibilità dai tre punti centrali, ma semplicemente inserirle nella matrice sperimentale sbilancia l'analisi (ci sono un paio di fattori categorici nella matrice originale).
C'è un modo valido per farlo?
Grazie
Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliL'organizzazione è entusiasta di avere esecuzioni replicate alle attuali condizioni target come parte dell'esperimento, ma si oppone all'espansione dello spazio di progettazione per accogliere un fattore a 3 livelli da incorporare lì e per eseguire più esecuzioni alle condizioni limite. Speravo di sfruttare la condizione centrale triplicata per compensare la mancanza di repliche nelle condizioni marginali. Ad ogni modo, quella nave è salpata e devo occuparmi di quello che ho...!
¯\_(ツ)_/¯Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliAhh, buona osservazione! Quello che è successo è stato che un paio di caratteristiche continue sono state raggruppate insieme e poi variate di concerto per spingere il sistema verso due estremi. In questo caso, i due parametri continui che sono stati raggruppati insieme erano il contenuto di sale e il pH. Il sistema caratterizzato era un letto di resina a scambio ionico, quindi l'aumento del contenuto di sale e la diminuzione del pH incoraggerebbero livelli inferiori di legame. Diminuire il sale e aumentare il pH incoraggerebbe livelli più elevati di legame. La curvatura non è realmente prevista in questo sistema.
Forse potrei scomporre i singoli componenti che compongono ciascuno dei categorici e analizzarli in questo modo...
La tua affermazione:
"È possibile utilizzare le repliche dei punti centrali come stima dell'errore quadratico medio. Infatti, se il punto centrale sono le condizioni attuali, le repliche di questo come stima della varianza del processo corrente sono un interessante test di significatività (ANOVA) per gli altri effetti dei fattori".
Sembra che si applicherebbe qui. I punti centrali sono punti centrali delle condizioni per il passo.Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliGli esperimenti sono stati fatti qualche anno fa, quindi non è davvero possibile fare di più per compilare la matrice per ottenere un design piacevole ed equilibrato. Se mi limito a scaricare le 3 esecuzioni del punto centrale, ottengo comunque un'analisi decifrabile, ma l'inclusione di un'impostazione del punto centrale sui fattori categoriali crea un 3° livello nell'analisi che non ha informazioni sufficienti attorno ad esso (ovvero le uniche esecuzioni con il punto centrale categorico ha anche tutto il resto al centro).
Speravo di poter prendere le informazioni sulla riproducibilità dal gruppo di 3 esecuzioni del punto centrale e inserirle nell'analisi del design della matrice a 2 livelli nel tentativo di migliorare i risultati dell'analisi.Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelli@statman Generalmente pensiamo che i punti centrali siano rilevanti solo per i fattori continui, come fai notare. Ma si può creare un progetto che abbia fattori continui E categorici E punti centrali. La convenzione abituale, se si dispone del budget e delle risorse, è di aggiungere combinazioni di trattamento all'esperimento in modo tale che ogni combinazione di punti centrali di fattori continui venga eseguita almeno due volte per OGNI livello di fattori continui. Questa disposizione mantiene l'equilibrio e la stima di tutti i possibili effetti se si esegue, diciamo, un disegno fattoriale completo... ma come si scopre abbastanza rapidamente, la dimensione dei palloncini del progetto aumenta abbastanza rapidamente.
Un approccio più prudente, economico ed efficiente sarebbe quasi sempre quello di trarre vantaggio da tecniche di progettazione ottimali e costruire il progetto per adattarlo al problema rispetto al metodo che ho citato sopra... che fondamentalmente inserisce il problema nel progetto perché, ' beh, è nel catalogo Classic come l'unico modo per farlo'.
Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliI miei commenti. Non sono state fornite informazioni sufficienti sull'esperimento, ma ecco alcune considerazioni. Come puoi avere punti centrali con fattori categorici? AFAIK, i punti centrali richiedono che tutti i fattori siano continui e per il test di curvatura tutti i termini quadratici sono confusi. (Nota: ho visto persone creare punti centrali surrogati con un paio di fattori categorici, ma di solito si tratta semplicemente di impostare i fattori categorici su uno dei 2 livelli). È possibile utilizzare le repliche dei punti centrali come stima dell'errore quadratico medio. Infatti, se il punto centrale sono le condizioni attuali, le repliche di questo come stima della varianza del processo corrente sono un interessante test di significatività (ANOVA) per gli altri effetti dei fattori.
Ri: Come aggiungere un gruppo di punti centrali a un set di dati a 2 livelliSebbene i progetti sbilanciati non siano ideali, possono comunque essere analizzati. Basta mettere i dati con i risultati sperimentali e analizzare.
Altre possibili opzioni:
Ignora i replicati, riducendo la dimensione del campione. Ma la dimensione del campione è in realtà più importante dell'equilibrio. Quindi questa non è una buona opzione.
Eseguire ulteriori esperimenti per ottenere un design equilibrato. Questo percorso ha senso, se è possibile e il processo non è cambiato dalla prima serie di prove alla nuova serie. È possibile aggiungere le esecuzioni aggiuntive utilizzando l'opzione Augment Design in JMP.
