最終的なスクリーニング設計
研究者は、反応に最も大きな影響を与える要因を特定したい場合に、スクリーニング計画を使用します。
スクリーニング計画を使用すると、かなり小規模な実験で多数の因子を研究できます。
[画面上で]
多くの標準的なスクリーニング設計は、主効果の推定に重点を置いています。
最終的なスクリーニング計画ではモデルの曖昧さを回避できるため、重要な要素をより迅速かつ効率的に特定できます。 また、特定の因子の効果が強く湾曲している場合、従来のスクリーニング設計ではこの効果を見逃して、その因子を除外してしまう可能性があります。
[画面上で]
最終的なスクリーニング設計では、影響の交絡を回避し、応答に非線形の影響を与える要因を特定できます。
JMP の最終スクリーニングを見てみましょう。
6 つの要因のうちどれが抽出プロセスの収量に影響を与えるかを判断する必要があるとします。
因子データ テーブルをお持ちの場合は、まず因子データ テーブルを開く方が簡単だと思います。 そのファイルは以下にリンクされています。 DOE プラットフォームの赤い三角ボタンから応答、因子、制約を保存できることを思い出してください。
抽出因子データテーブルから > DOE を選択 > 確定スクリーニング > 確定スクリーニング計画。
[応答名] の下の [Y] をダブルクリックし、「Yield」と入力します。
赤い三角ボタンのメニューから、「負荷係数」を選択します。
因子の名前と範囲が、デフォルトのモデル相互作用とともに因子のアウトラインに追加されます。
「続行」をクリックします。
デザイン オプションのアウトラインが開きます。 ここでブロック構造を指定できます。 この例ではブロックする必要がないため、デフォルトの選択である「ブロックは必要ありません」を受け入れます。
また、二次効果を検出する能力を大幅に強化するエクストラ ランを追加することもできます。 少なくとも 4 つの追加実行を強くお勧めしますが、このデモでは 0 のままにします。
最終的なスクリーニング計画では、各因子の実行が 1 つ追加され、分析で中心点または曲率を達成するために 1 つの追加実行が追加されます。
このデモでは、赤い三角形の下でランダム シードを「123」に設定して、これらの結果を再現できるようにします。
次に、「デザインの作成」を選択します。
[最終スクリーニング設計] ウィンドウが更新され、設計のアウトラインと設計評価のアウトラインが表示されます。
「設計評価」 > 「相関関係のカラーマップ」アウトラインを開きます。
相関関係のカラー マップは、すべての主効果と 2 因子交互作用の間の相関関係の絶対値に色の強度スケールを割り当てます。 これについては以下で詳しく説明します。
[画面上で]
相関関係のカラーマップ
濃い青色の実線の領域は、主効果間、または主効果と 2 因子交互作用の間に相関関係がないことを示しています。
明るい青色と灰色の領域は、2 因子交互作用間の絶対相関が小さいことを示します。
赤の実線の四角は、絶対相関 1 を示します。 これらはすべて対角線上に表示され、効果とそれ自体の予想される相関関係を反映しています。
[実行順序] をそのままにするか、[ランダム化] に設定します。
「データテーブルの作成」を選択します
ここで実験を実施し、データを収集します。 次に、リンクされた抽出データを開き、テーブル パネルで緑色の矢印を選択して、最終的なスクリーニング フィット モデル スクリプトを実行します。
「実行」を選択します。
そして、分析レポートを確認し、ステージ 1 の主効果から順にスクリーニングされた要因を調査することができます。
リンクされた抽出サンプル データ セットを使用して、最終的なスクリーニング計画を自分で試してみてください。
実験計画法Re: 最終的なスクリーニング設計これは理解できました。 とても簡単にしてくれてありがとう。
Re: 最終的なスクリーニング設計とても役に立ちます、ビデオ！これをお客様と共有するのが大好きです。ありがとう！
