Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesHola a todos.
Tengo un conjunto de datos existente que necesita ser analizado, pero el conjunto existente se compone de una matriz de 2 niveles y un conjunto de tres "puntos centrales". Me gustaría aprovechar la información de reproducibilidad de los tres puntos centrales, pero simplemente arrojándolos con la matriz experimental desequilibra el análisis (hay un par de factores categóricos en la matriz original).
¿Hay alguna forma válida de hacer esto?
Gracias
Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesAunque los diseños desequilibrados no son ideales, aún pueden analizarse. Simplemente ponga los datos con los resultados experimentales y analícelos.
Otras posibles opciones:
Ignora las réplicas, reduciendo el tamaño de la muestra. Pero el tamaño de la muestra es en realidad más importante que el equilibrio. Entonces esta no es una buena opción.
Realice experimentos adicionales para obtener un diseño equilibrado. Esta ruta tiene sentido, si es posible y el proceso no ha cambiado desde el primer conjunto de pruebas al nuevo conjunto. Puede agregar las ejecuciones adicionales mediante el uso de la opción de diseño de aumento en JMP.
Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesMis comentarios. No se proporciona suficiente información sobre su experimento, pero aquí hay algunas ideas. ¿Cómo puedes tener puntos centrales con factores categóricos? AFAIK, los puntos centrales requieren que todos los factores sean continuos y para la prueba de curvatura se confunden todos los términos cuadráticos. (Nota: He visto a personas crear puntos centrales sustitutos con un par de factores categóricos, pero eso generalmente solo establece los factores categóricos en uno de los 2 niveles). Puede usar las réplicas de los puntos centrales como una estimación del error cuadrático medio. De hecho, si el punto central son las condiciones actuales, las réplicas de esto como una estimación de la variación actual del proceso es una prueba interesante de significancia (ANOVA) para los otros efectos del factor.
Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 niveles @statman En general, pensamos que los puntos centrales son relevantes solo para factores continuos como usted señala. Pero uno puede crear un diseño que tenga factores Y categóricos Y puntos centrales continuos. La convención habitual, si tiene el presupuesto y los recursos, es agregar combinaciones de tratamiento al experimento de modo que cada combinación de puntos centrales de factores continuos se ejecute al menos dos veces para CADA nivel de los factores continuos. Esta disposición mantiene el equilibrio y la estimación de todos los efectos posibles si se ejecuta, por ejemplo, un diseño factorial completo ... pero como se descubre con bastante rapidez, el tamaño del diseño aumenta bastante rápido.
Un enfoque más prudente, económico y eficiente casi siempre sería aprovechar las técnicas de diseño óptimas y desarrollar el diseño para que se adapte al problema en comparación con el método que cito arriba ... que básicamente calza el problema en el diseño porque " bueno, está en el catálogo Classic como la única forma de hacerlo '.
Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesLos experimentos se realizaron hace unos años, por lo que no es realmente posible hacer más para completar la matriz para obtener un diseño agradable y equilibrado. Si solo vuelco las 3 ejecuciones de punto central, todavía obtengo un análisis descifrable, pero la inclusión de una configuración de punto central en los factores categóricos crea un tercer nivel en el análisis que no tiene suficiente información a su alrededor (es decir, las únicas ejecuciones con el punto central categórico tiene todo lo demás en la configuración central también).
Tenía la esperanza de poder tomar la información de reproducibilidad del grupo de 3 corridas de puntos centrales e incorporarla al análisis del diseño de matriz de 2 niveles en un esfuerzo por mejorar los resultados del análisis.Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesAhh, buena observación! Lo que sucedió fue que un par de características continuas se agruparon y luego variaron en concierto para empujar el sistema hacia dos extremos. En este caso, los dos parámetros continuos que se agruparon fueron el contenido de sal y el pH. El sistema que se caracterizaba era un lecho de resina de intercambio iónico, por lo que aumentar el contenido de sal y disminuir el pH alentaría niveles más bajos de unión. Disminuir la sal y aumentar el pH fomentaría niveles más altos de unión. La curvatura no se espera realmente en este sistema.
Tal vez podría desglosar los componentes individuales que componen cada uno de los categóricos y analizarlos de esa manera ...
Su declaración:
"Puede usar las réplicas de los puntos centrales como una estimación del error cuadrático medio. De hecho, si el punto central son las condiciones actuales, las réplicas de esto como una estimación de la variación actual del proceso es una prueba interesante de significancia (ANOVA) para los otros efectos del factor ".
Parece que se aplicaría aquí. Los puntos centrales son puntos centrales de las condiciones para el paso.Re: Cómo agregar un grupo de puntos centrales a un conjunto de datos de 2 nivelesLa organización está enamorada de tener ejecuciones repetidas en las condiciones objetivo actuales como parte del experimento, pero se resisten a expandir el espacio de diseño para acomodar un factor de 3 niveles que se incorporará allí y para realizar múltiples ejecuciones en las condiciones de borde. Esperaba aprovechar la condición de triplicado del centro para compensar la falta de réplicas en las condiciones de borde. De todos modos, ese barco ha navegado y tengo que lidiar con lo que tengo ...!
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