Question du DOESalut tout le monde,
Je suis assez débutant en matière de DOE et j'ai une petite question.
En gros, disons que j'ai une expérience avec plusieurs facteurs. En particulier je souhaite tester un composant qui a deux niveaux possibles et je souhaite tester plusieurs concentrations ( 0, 10, 20 ou 40). J'ai donc créé mon design avec un facteur catégoriel (Composant : A, 
et un facteur numérique discret (Concentration : 0, 10, 20, 40).
Dans la conception finale, j'ai plusieurs exécutions avec A-0 ou B-0. Cependant d'un point de vue biologique c'est exactement la même chose => "aucun composant ajouté". Je me demande s'il existe un moyen de fournir ces informations au logiciel ? Comment définir que deux courses sont équivalentes ? Ou peut-être devrais-je définir les facteurs différemment ? Ou peut-être que ce n'est tout simplement pas réalisable.
Merci d'avance pour vos contributions !
Conception d'expériencesRe : Question du DOESachez qu'il existe une différence entre un test conçu pour « choisir un gagnant » et une expérience conçue pour donner un aperçu des relations causales.
perspicace.
MatéoRe : Question du DOEMerci encore pour tous vos conseils précis ! J'essaierai de garder tout cela à l'esprit lors de la création d'un nouveau design !
Re : Question du DOEAjouter à @Mark_Bailey Selon le dernier commentaire de JMP, pour mettre en œuvre ce qu'il recommande, vous devrez utiliser la plateforme de conception personnalisée emblématique de JMP. Vous pourrez saisir les niveaux hauts et bas spécifiques que vous souhaitez couvrir dans votre espace de facteurs expérimentaux et le modèle exact que vous souhaitez estimer... mais comme le note Mark, il y aura d'autres niveaux sélectionnés par l'algorithme de conception personnalisée. cela PEUT ne pas être de jolis « chiffres ronds » que certains membres de votre équipe peuvent, naïvement, penser être nécessaires. Comme Mark le suggère, l'objectif est de trouver ici un modèle utile... pas le gagnant. Vous devriez également envisager d'utiliser le profileur de prédiction et les capacités de simulation de JMP pour vous aider à trouver et à explorer dans la quête de ce « modèle utile ».
D'autres étapes impliquées dans la résolution de problèmes où le DOE est au cœur de l'effort comprennent des essais de confirmation ou des expérimentations supplémentaires pour améliorer le modèle ou votre compréhension du système. Les exécutions de confirmation sont pratiquement requises pour les problèmes d’optimisation des réponses. Des expérimentations supplémentaires pourraient être recommandées pour explorer la robustesse de la solution, OU supposons que vous manquiez le point d'inflexion qui semble si central ?
La résolution de problèmes par le DOE ne se résume souvent pas à une seule conception... Je vous recommande, à vous et à votre équipe, d'adopter le concept d'expérimentation séquentielle comme élément central de votre méthodologie de résolution de problèmes.
Re : Question du DOEVous avez eu raison d'ajouter un facteur numérique discret lorsque vous vouliez dicter les niveaux de facteurs exacts. (Ensuite, JMP décide des termes qui doivent être ajoutés au modèle.) La meilleure pratique pour couvrir la possibilité d'une réponse non linéaire à la modification d'un niveau de facteur consiste à ajouter un facteur continu et à spécifier les termes nécessaires dans le modèle. . (JMP décidera des meilleurs niveaux pour estimer les paramètres de votre modèle.)
N’oubliez pas non plus de choisir une large plage pour ce facteur continu. Ne « devinez pas » où se situera le meilleur niveau et limitez la portée au voisinage d'une telle estimation. Comme mentionné précédemment, cette étude ne consiste pas à « tester » pour « choisir le gagnant ». Il s’agit d’estimer un modèle pour trouver le gagnant. Les meilleures estimations nécessitent un effet important, produit par une large gamme de facteurs.
Re : Question du DOESalut,
Merci beaucoup @SDF1 , @Mark_Bailey , @P_Bartel et @statman pour vos commentaires. Chaque contribution est vraiment précieuse et m'aide à mieux comprendre l'ensemble du processus.
Je pense que je vais suivre vos conseils et ne pas inclure ce niveau 0 dans ma conception.
Concernant le nombre de niveaux pour le facteur X2, les personnes familiarisées avec le domaine expérimental ont souhaité avoir plusieurs niveaux "intermédiaires" (4 voire plus) car ils s'attendent à un comportement quadratique mais ils ne savent pas exactement à quel moment la réponse va commencer à se produire. diminuer. Cependant d'après ce que j'ai compris, deux niveaux suffisent pour une étape de criblage, et 3 si l'on veut ajouter un effet quadratique dans le modèle et "choisir le gagnant". Y a-t-il donc un gain à ajouter des niveaux intermédiaires ? Est-ce que cela aide à détecter le point de « rupture » exact ? Ou cela diminuera-t-il simplement la précision des résultats ?
Merci encore pour votre aide!
Re : Question du DOEFaisant écho à mes estimés collègues, je souhaite tout d’abord vous souhaiter la bienvenue dans le monde du DOE. Il s’agit d’un sujet et d’un outil fascinant et incroyablement puissant. Malheureusement, les conseils concernant le choix du design dépendent de la situation. Sur quelles hypothèses souhaitez-vous avoir un aperçu ? Les facteurs seront représenter ces hypothèses dans votre expérience. Réalisez qu'il y a une différence entre un test conçu pour « choisir un gagnant » et un expérience qui est conçu pour donner un aperçu des relations causales. Cela prend en compte la sélection des facteurs, le réglage du niveau et les conditions dans lesquelles vous effectuez l'expérience (espace d'inférence). Mon conseil est de réfléchir aux combinaisons de traitements (facteurs et niveaux) et d’essayer de prédire les résultats auxquels vous vous attendez et ceux qui pourraient être possibles. Prévoyez quels pourraient être tous les résultats possibles et que feriez-vous dans chaque cas. Alors continuez. Par exemple, si le facteur X1 est significatif, que feriez-vous ? Si ce facteur est insignifiant, que feriez-vous ? (pour tous les facteurs). Si vous effectuez l'expérience et qu'aucune variation pratiquement significative n'est "créée", que ferez-vous ? Que se passe-t-il si vous créez un tas de variations, mais que rien n'est attribuable aux facteurs ?... etc.
Concentrez-vous sur les informations que vous souhaitez, puis sur la conception qui y correspond. Chaque fois que je vois des facteurs et à plus de 2 niveaux, je pense à l'objectif de choisir le gagnant. Vous ne prédisez certainement pas un polynôme du troisième ordre ? Alors pourquoi 4 niveaux d’une variable continue ?
N'oubliez pas qu'il y a toujours deux choses dans l'expérimentation : l'une consiste à comprendre le phénomène, l'autre à apprendre à expérimenter.
Désolé pour mon coup de gueule. Continuer. Et s'il vous plaît, revenez poser des questions !
Re : Question du DOEPour développer @Mark_Bailey Le commentaire de (et j'ai le même avis) sur le fait de ne pas être fan de la mise à zéro des facteurs continus car ils ne font pas partie du système,,,,trop souvent, le système étudié agit comme un système nouveau ou atypique avec un facteur clé complètement absent. L’absence de ce facteur pourrait influencer l’estimation des paramètres de manière fâcheuse. Cela peut mettre en place une sécurité ou une défaillance abjecte connue au sein du processus qui ne fournit pas d'informations utiles sur le problème en question. Ou un autre mode de défaillance imprévu.
Enfin, que vous disent vos connaissances en ingénierie ou en principes fondamentaux (si vous en avez) sur ce qui pourrait arriver avec le facteur complètement absent ?
Et je déteste même suggérer cela... mais si vous êtes déterminé et déterminé à découvrir ce qui se passe à « zéro » pour ce facteur, il est peut-être temps de faire un ou plusieurs essais simples de type home run au « zéro » et regarde ce qui se passe ? Et ne pas inclure ces combinaisons dans l’analyse ? Mais encore une fois... seulement si vous êtes certain que vous n'allez pas provoquer de situation de sécurité ou de danger.
Re : Question du DOEBienvenue au DOE !
Je ne suis pas fan des facteurs continus fixés à 0. Comme vous l’avez découvert, cela signifie que vous n’avez pas ce facteur. Je pense qu'il serait peut-être préférable d'avoir tous les niveaux non nuls pour la concentration. Voyez comment cette idée correspond à votre objectif.
Re : Question du DOESalut @anne_sa ,
D'après ce que cela semble être, vous disposez d'un facteur numérique discret, appelé X1 à quatre niveaux. Vous avez également un autre facteur catégorique à deux niveaux, appelé X2. X1 peut prendre des valeurs [1, 2, 3, 4], ce sont les valeurs codées, et non les valeurs expérimentales réelles que vous utiliseriez réellement. De même, votre variable catégorielle X2 prend [0, 1], qui sont à nouveau les valeurs codées : dans l'expérience, X2 sera en fait A ou B. En mettant cela dans un DOE personnalisé typique, vous devriez obtenir 8 exécutions où X1 varie de 1 à 4 et X2 sera soit 0 ou 1, et obtiendra également les interactions. L’interprétation est alors que 0=A et 1=B.
D'un autre côté, si vous avez deux composants A et B qui peuvent tous deux être présents (1) ou absents (0), alors vous souhaiterez avoir une variable catégorielle supplémentaire X3, qui prend également les valeurs [0, 1] , mais maintenant le [0, 1] signifie respectivement désactivé ou activé. Si vous générez maintenant le nouveau DOE avec trois facteurs, vous aurez besoin d'au moins 16 exécutions pour obtenir également les interactions. Encore une fois, dans ce cas, X1 va de 1 à 4 et les deux autres variables catégorielles pour le composant A ou B seront soit activées, désactivées, soit un mélange d'activation/désactivation, par exemple X2=0 (off), X3=1 (on ). L'ajout du terme supplémentaire vous permet de voir s'il existe des interactions entre le composant A et le composant B, ainsi que la concentration.
Ce ne sont pas nécessairement des DOE optimaux, en particulier pour minimiser la corrélation des interactions, etc. Vous devrez peut-être effectuer davantage d'analyses centrales, exécuter des répétitions ou modifier la conception pour obtenir ce qui vous convient le mieux.
J'espère avoir bien compris votre problème.
J'espère que cela t'aides!,
DS
