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El mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Estimados

Estoy buscando encontrar el mejor diseño con lo siguiente: 3 variables y 4 categóricos de nivel. Por ahora tengo un RSM de diseño personalizado con 28 juegos. ¿Hay algo mejor?

Lo ideal sería reducirlo a 15 series.

Muchas gracias de antemano

Atentamente

Estefanía

 

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Quizás esté más allá del alcance de su pregunta, pero los factores que afectan la selección del diseño son:

• Restricciones : Tiempo, dinero, capacidad de medición, etc. cuantos tratamientos poder ¿hacerse?
• ¿Cuántos factores se van a manipular (el número de hipótesis a comparar)?
• ¿Cómo se gestionará o dividirá el ruido?
• ¿Son algunos factores más difíciles de cambiar que otros?¿Existen otras restricciones a la aleatorización?
• ¿Se sospechan/predicen interacciones (u otros efectos de orden superior)?
  • ¿Cuál es la resolución deseada? (¿Qué efectos desea estimar/separar?)

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Algo a considerar... Si bien el diseño personalizado puede generar el uso más eficiente de los recursos para comprender los factores de diseño, no hace nada con respecto a los factores de ruido asociados con su situación. El alias puede ser bastante complejo (por ejemplo, alias parcial).

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Se adjunta el ejemplo.

 

Para ser claro: no recomiendo que utilices este diseño. Es un ejemplo que le ayudará a explorar las opciones de diseño en las que debe pensar para encontrar una solución.

 

Los 3 factores continuos son X1...X3 y el categórico de 4 niveles es X4. Seleccioné un modelo con todos los efectos principales y las interacciones entre X4 y los factores continuos. El número de tiradas es el mínimo para este modelo. El criterio de optimización es D-óptimo. Nuevamente, no recomiendo estas opciones: usted debe decidir.

 

Puede ejecutar el script de diálogo DOE en la tabla para ver la interfaz de Diseño personalizado donde se seleccionaron las opciones de diseño.

 

Espero que esto ayude.

 

Saludos,

filo

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Querido Phil

¿Podrías compartir un ejemplo? muchas gracias.

Atentamente

Estefanía

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Hola,

 

Su objetivo es detectar los factores más importantes. El consejo general es comenzar con un diseño pequeño para la proyección. Luego, puedes aumentar con más carreras más adelante para obtener más información sobre los factores más importantes.

 

Por lo tanto, tendría sentido comenzar con un pequeño diseño personalizado para este objetivo de detección.

 

Cree que podría haber importantes efectos sinérgicos entre los factores categóricos de 4 niveles y los 3 continuos. En la plataforma de Diseño Personalizado puedes agregar estos efectos de "interacción" al modelo que deseas probar.

 

Diseño personalizado le indicará el número mínimo de ejecuciones y el número recomendado de ejecuciones. Depende de usted decidir. Pero recuerda que puedes aumentar con más carreras más adelante.

 

Puedo compartir un ejemplo de tabla de datos de diseño personalizado, si eso fuera de ayuda. Esto tendría el script de diálogo DOE para que pueda ver cómo se creó el diseño en la interfaz de Diseño personalizado.

 

Saludos,

filo

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

¿No sé cuál es la variable de respuesta? Supongo que el excipiente es una sustancia que se utiliza para hacer algo con el ingrediente activo (unir, transportar, diluir, aumentar el volumen, estabilizar, etc.). ¿Qué desea específicamente que haga y cómo lo medirá? ¿Cuál es la formulación del excipiente? Si considera la formulación del excipiente, es posible que pueda formular hipótesis sobre por qué los excipientes funcionarían de manera diferente. Si considera esto, es posible que pueda elegir 2 excipientes extremos para aumentar el espacio de inferencia y cubrir la mayoría de los diferentes tipos de formulaciones de excipientes. Si ya sabe que los excipientes son más significativos que las otras variables en su estudio y está tratando de comprender cuál es la mejor combinación de factores y efectos de segundo orden para cada excipiente, ese sería un tipo de estudio diferente. Si realmente está realizando pruebas de detección, entonces no necesita probar todos los excipientes posibles en el primer estudio, sólo lo suficiente para obtener una muestra representativa de la posible variación debida al excipiente.

 

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

gracias por tu apoyo.

Me gustaría probar lo siguiente:

Variable 1: continua: Alta y Baja

Variable 2: continua: Alta y Baja

Variable 3: continua: Alta y Baja

Variable 4: excipiente 1, excipiente 2, excipiente 3, excipiente 4.

 

No creo que pueda usar continuo para la variable 4, ya que cada excipiente es diferente.

¿Tiene sugerencias para reducir el sesgo?

Por ahora tengo 28 juegos como máximo.

 

Gracias de nuevo por ayudar.

Atentamente

Estefanía

 

 

 

 

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Estefanía,

 

Si está analizando variables, tengo curiosidad por saber por qué tiene una categoría categórica de 4 niveles. ¿Puedes usar 2 de las categorías que están más alejadas, aumentando así el espacio de inferencia para sacar conclusiones sobre las 4 variables? Como sugiere Mark, intente utilizar configuraciones en negrita para todas las variables. No está tratando de "elegir al ganador", sino de obtener una estimación imparcial de los efectos de cada factor. Cuando prueba una variable en 4 niveles, ha sesgado el estudio hacia esa variable (3 grados de libertad frente a 1 para las demás). Si puede elegir 2 de los 4 niveles para su primer diseño, podría ejecutar esos 4 en un factorial fraccional res IV en 8 tratamientos. También te sugiero que pienses en el ruido y en alguna estrategia para manejarlo durante el experimento (no importa cuál sea el diseño, siempre hay más variables no controladas que controladas).

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

querida marca

Muchas gracias por tu respuesta.

El propósito del experimento es detectar qué parámetros tienen la mayor influencia en la salida. Tengo 3 variables continuas y una categórica de 4 niveles.

Yo diría que la categoría categórica del nivel 4 proporcionará la respuesta. Es muy posible que haya una sinergia entre la variable categórica y la continua. Definitivamente hay algunas interacciones bidireccionales. Pero intentaré lo que sugeriste con una forma de empezar.

¡Gracias por ayudar!

 

Re: Mejor diseño para una DOE con 3 variables y una categórica de 4 niveles

Existen muchas métricas para el desempeño de un diseño. El propósito del diseño es, en última instancia, proporcionar los mejores datos para respaldar la estimación de los parámetros del modelo lineal. ¿Qué métricas son más importantes para usted para este experimento? ¿Cuál es el propósito de este experimento?

 

El número mínimo de ejecuciones es igual al número de parámetros que se estimarán, a menos que planifique un diseño sobresaturado. Además, el número de ejecuciones es una forma de lograr la potencia deseada para las pruebas de las estimaciones si las pruebas son importantes en este momento. ¿El diseño con 15 carreras le proporciona suficiente potencia? ¿Está utilizando rangos amplios para que los factores continuos produzcan un efecto grande? Esa estrategia también maximizará la potencia de cualquier diseño.

 

¿Entonces tienes tres factores continuos? ¿Cuántos factores categóricos con cuatro niveles?