完全に独立していない条件の分析こんにちは、
私は、プロセスの終わり近く（収穫時）に生物学的製造プロセスを特徴付けようとしています。私は、メディア1のセル時間、メディア2のセル時間、メディア3のセル時間の3つの連続的な要因を見ています。これらの要因は、プロセス中に発生順に発生します。私は、MEとこれら3つの要因間の相互作用効果に興味があります。トリッキーな部分は、メディア1および2のセル時間は、より多くのボリュームが必要なため、変更が難しいことです。これらの2つのステップの後、Media 3の複数の小さな条件に分割できます。ただし、3つの条件があるとします。最初の2つのステップ（メディア1と2）では、セルは実際に同じチューブ内にあり、3つ目の要因で3つの条件のみを作成しています（3つのバイアルに分割します） ）。技術的にこれらは独立した条件ではないため、分析中にこれをどのように考慮するかについてはわかりません。DoEを作成するときにJMPは分割プロット設計を出します（それぞれ3つの条件を持つ5つの全体プロット）。これは理にかなっていますが、各条件は独立しているという仮定がまだあると思います。私たちの場合、各プロット全体で3つの条件は実際には最初の2つの要因の1つの条件であり、最後のステップで3つの条件になるだけなので、完全に独立しているわけではありません。
私の質問は、これを説明するために、フィットモデル分析中に別のことをする必要がありますか？方法さえありますか？JMPは、スプリットプロットデザインを作成すると、モデル全体にプロットランダム効果を自動的に追加するようですが、上記の問題に対処するとは思わない。
ありがとうございました！
編集：明確にするために、カスタムデザインを使用し、最初の2つの要因を変更するのが非常に難しいと指定しました。3番目の要素は、簡単に変更できました。
再：完全に独立していない条件の分析私はあなたのプロセスがどのように見えるかについて頭を包むのに少し苦労していますが、プロセスステップ3の3つのチューブからの依存関係をすべて参照すると、プロセスステップ1と2の同じチューブから来ています心配しているのは、プロット全体のランダムブロック効果によって既に処理されていることです。 条件付き残差は独立しているように見えるはずです。
再：完全に独立していない条件の分析基本的には、フラスコ内で細胞を成長させ、プロセスの最後に「収穫」します。つまり、細胞をスピンダウンし、さまざまな培地の製剤に再懸濁して凍結できるようにします。
しかし、あなたは私の質問に答えたと思います。Whole Plotのランダム効果が依存性を説明する理由を頭で包むのに少し苦労していますが、それを聞いて安心します。
再：完全に独立していない条件の分析2019年ディスカバリーサミットでプレゼンテーションがありました=> 「順序」因子を使用した実験の設計と分析 （2019-US-30MP-200）
あなたの質問を理解できれば、おそらくこのプレゼンテーションは興味深いでしょう。
再：完全に独立していない条件の分析BoxとJonesの「堅牢な製品実験のための分割プロット設計」を読むことをお勧めします。 このアプローチは非常に効率的であるため、頻繁に使用します。 残念ながら、分析は何らかの介入なしではJMPで実行できません。 サブプロットとは別に、プロット全体を分析する必要があります。 これを行うには、まず飽和モデルでデータセット全体を分析します。 パラメーター推定値テーブルを新しいテーブルに変換し、各プロット（WPおよびSP）の通常およびパレートプロットを作成します。
