中心点のグループを 2 レベル データ セットに追加する方法こんにちは、みんな。
分析が必要な既存のデータ セットがありますが、既存のデータ セットは 2 レベルのマトリックスと 3 つの「中心点」のセットで構成されています。 3 つの中心点からの再現性の情報を利用したいのですが、それらを実験行列に投入するだけでは分析のバランスが崩れます (元の行列にはいくつかのカテゴリ因子があります)。
これを行う有効な方法はありますか？
ありがとう
Re: 中心点のグループを 2 レベル データ セットに追加する方法この組織は、実験の一環として現在のターゲット条件で繰り返し実行することに夢中になっていますが、そこに組み込まれる 3 レベルの因子に対応し、エッジ条件で複数の実行を行うためにデザイン スペースを拡張することに躊躇しています。 エッジ条件での複製の不足を補うために、三重の中心条件を利用したいと考えていました。 とにかく、その船は出航したので、持っているものを処理する必要があります..!
¯\_(ツ)_/¯Re: 2 レベル データ セットに中心点のグループを追加する方法ああ、いい観察だ！ 何が起こったのかというと、連続する特性のペアがグループ化され、システムを 2 つの極端な方向に押し上げるように協調して変化させたのです。 この場合、ひとまとめにされた 2 つの連続パラメーターは、塩分と pH でした。 特徴付けられているシステムはイオン交換樹脂床であったため、塩分を増やして pH を下げると結合レベルが低下します。 塩分を減らし、pH を上げると、より高いレベルの結合が促進されます。 このシステムでは、曲率は実際には想定されていません。
たぶん、各カテゴリを構成する個々のコンポーネントを分解して、そのように分析することができます...
あなたの声明:
「中心点の複製を平均二乗誤差の推定値として使用できます。 実際、中心点が現在の条件である場合、現在のプロセス分散の推定値としてこれを複製することは、他の要因効果の有意性検定 (ANOVA) として興味深いものです。」
ここに当てはまりそうです。 中心点は、ステップの条件の中心点です。Re: 2 レベル データ セットに中心点のグループを追加する方法実験は数年前に行われたため、バランスの取れた優れた設計を得るためにマトリックスを埋めるためにこれ以上のことを行うことは実際には不可能です. 3 つの中心点の実行をダンプするだけでも、解読可能な分析が得られますが、カテゴリ因子に中心点の設定を含めると、分析に十分な情報がない第 3 レベルが作成されます (つまり、実行のみ)。中心点カテゴリカルでは、他のすべてが中心設定にもあります）。
分析結果を改善するために、3 つの中心点の実行グループから再現性に関する情報を取得し、それを 2 レベル マトリックス計画の分析にフィードできることを期待していました。Re: 2 レベル データ セットに中心点のグループを追加する方法@スタットマン一般的に、中心点は、ご指摘のとおり、連続因子のみに関連すると考えられています。 しかし、連続的 AND カテゴリー因子 AND 中心点を持つ計画を作成することはできます。 予算とリソースがあれば、通常の慣例は、連続因子の各中心点の組み合わせが連続因子の各レベルに対して少なくとも 2 回実行されるように、処理の組み合わせを実験に追加することです。 この配置は、たとえば完全実施要因計画を実行する場合、考えられるすべての効果のバランスと推定を維持します...しかし、すぐにわかるように、計画のサイズはすぐに膨らみます。
より賢明で経済的で効率的なアプローチは、ほとんどの場合、最適な設計手法を利用して、問題に適合するように設計を構築することと、上で引用した方法とを比較することです....基本的に、問題を設計に押し込むことになります.それを行う唯一の方法として、Classic カタログに記載されています。
Re: 2 レベル データ セットに中心点のグループを追加する方法私のコメント。 提供された実験に関する情報は十分ではありませんが、いくつか考えてみます。 カテゴリ因子を使用して中心点を取得するにはどうすればよいですか? 私の知る限り、中心点ではすべての要素が連続している必要があり、曲率のテストではすべての二次項が交絡しています。 (注: いくつかのカテゴリ要因を使用して代理の中心点を作成する人を見てきましたが、通常は、カテゴリ要因を 2 つのレベルのいずれかに設定するだけです)。 中心点の複製を平均二乗誤差の推定値として使用できます。 実際、中心点が現在の条件である場合、現在のプロセス分散の推定値としてこれを複製することは、他の因子効果の有意性検定 (ANOVA) として興味深いものです。
Re: 2 レベル データ セットに中心点のグループを追加する方法アンバランスな設計は理想的ではありませんが、解析することはできます。 実験結果とデータを入れて分析するだけです。
その他の可能なオプション:
レプリケートを無視して、サンプル サイズを減らします。 しかし実際には、サンプルサイズはバランスよりも重要です。 したがって、これは良いオプションではありません。
追加の実験を実行して、バランスの取れた設計を取得します。 このルートは、可能であり、プロセスが最初の一連の試行から新しい一連の試行に変更されていない場合、理にかなっています。 JMPのAugment Designオプションを使用して、追加の実行を追加できます。
