disegno di screening definitivoCarissimi,
Sto progettando di creare un RSM per ottimizzare il mio metodo. Ho 8 fattori continui, 1 fattore categorico e 2 risposte. I livelli di ciascun fattore sono stati determinati in base alle precedenti esperienze del team. Non ho idea se ci siano interazioni tra i fattori oppure no. Non riesco a identificare la fonte del rumore e sto pianificando di randomizzarlo. Dopo aver fatto qualche ricerca, penso che il disegno più adatto da scegliere sarebbe un disegno di screening definitivo?
Apprezzerò qualsiasi osservazione o consiglio
Grazie
Progettazione di esperimentiRi: disegno di screening definitivoPenso che non ci si possa aspettare di adattare il modello imparziale basato sui dati di un DSD se il principio di scarsità degli effetti non è valido. Il metodo Fit Definitive Screening non sfugge al presupposto di questo principio.
Come minimo, dovresti aggiungere esecuzioni e utilizzare più del numero minimo di esecuzioni e utilizzare più del valore predefinito di 4 esecuzioni aggiuntive per coprire il numero potenziale di effetti nel modello. Quante corse aggiuntive? Non lo so. L'aggiunta di prove nel DSD si basa solitamente su una considerazione della potenza, una caratteristica chiave nella selezione di un progetto per lo screening.
Un approccio alternativo è una progettazione personalizzata in cui è possibile modificare la stimabilità di ciascun termine secondo necessità e aggiungere 3-4 esecuzioni per ciascun termine, se possibile.
L’economia di un DSD, come qualsiasi progetto di screening, è attraente, ma il progetto piccolo soddisferà il modello solo se contiene un numero limitato di termini.
Ri: disegno di screening definitivoGrazie @statman per le informazioni che hai fornito
" Il mio consiglio si basa sulla discussione limitata della tua situazione" Per favore fatemi sapere quali dettagli avete bisogno e sarò felice di condividerli. Allora penso che avrai migliore visibilità per darmi più consigli che sono molto apprezzati
distinti saluti
Ri: disegno di screening definitivoGrazie @Mark_Bailey
tornando alle tue osservazioni, non ho idea se più della metà dei miei fattori siano inattivi o meno! Sono d'accordo sul fatto che il DSD sia in definitiva un progetto di screening ma dà la possibilità di vedere le curvature nella mia risposta e di costruire un modello di superficie di risposta. Dalle mie letture, l'analisi dello screening definitivo può essere eseguita utilizzando la regressione graduale in avanti in cui dovrebbe valere la scarsità dell'effetto. D'altra parte, se voglio analizzare un disegno di screening definitivo e nel caso in cui è probabile che siano attivi molti effetti (più della metà dei miei fattori), dovrei utilizzare la piattaforma di screening definitivo Fit che prende in considerazione la struttura vantaggiosa del DSD ( aggiungendo esecuzioni extra e analizzando il modello in 2 fasi)
Cosa ne pensi?
Ri: disegno di screening definitivoAggiungerò solo due commenti @statman ,.
Innanzitutto, è un progetto di screening, quindi è destinato a essere utilizzato in una situazione di screening in cui valgono i principi chiave dello screening. Uno dei più importanti che sospetto non valga nel tuo caso è la scarsità degli effetti. Questo tipo di design enfatizza l'economia rispetto alla capacità. Il presupposto è che pochi fattori siano, in effetti, attivi. Ti aspetti che meno della metà degli 8 fattori siano inattivi?
In secondo luogo, screening o meno, fare attenzione che " i livelli di ciascun fattore sono stati determinati in base alle precedenti esperienze del team " non sono troppo strette. Gli intervalli dovrebbero essere determinati in base alla necessità di provocare un ampio cambiamento nella risposta in modo che la regressione possa stimare in modo efficiente i parametri del modello (piccoli errori standard). Gli intervalli dovrebbero essere sempre ampi. Non dovrebbero essere selezionati in base all’aspettativa che la risposta raggiunga sempre un livello desiderabile. Questo è un esperimento, non un test. L'esperimento dovrebbe fornire i dati migliori per supportare la modellazione, non per aiutare a "scegliere il vincitore".
Ri: disegno di screening definitivoDisse,
Presumo che tu stia cercando di comprendere una superficie di risposta (RSM è una metodologia) che descrive due variabili dipendenti. Esistono molti approcci per farlo. Sono di parte nei confronti dell'approccio sequenziale insegnatomi dal Dr. GEP Scatola. Si tratta di un approccio basato sul metodo scientifico, in cui si inizia con ipotesi (rappresentate da fattori nell'esperimento) e si utilizzano i dati per fornire informazioni su tali ipotesi. Non esiste un modo "giusto" per farlo e il modo più efficiente ed efficace lo è dipendente dalla situazione . Questo approccio tipicamente inizia con progetti frazionari a 2 livelli per lo screening di un gran numero di variabili (basati sui principi di scarsità e gerarchia degli effetti). Spostando poi lo spazio nella direzione del miglioramento e riducendo il numero delle variabili. Man mano che il tuo lavoro procede, inizi ad aggiungere termini di ordine superiore al modello. Questi effetti di ordine superiore possono essere fattoriali (interazioni) o polinomiali (curvatura). Il lavoro sequenziale è molto utile per comprendere la superficie. Questo tipo di lavoro è il migliore gestito dallo scienziato o dall'ingegnere che comprende i meccanismi (ad esempio, fisici, chimici) e può interpretare i risultati di uno studio statistico. È lo scienziato/ingegnere che dovrebbe spiegare (ipotesi) e prevedere i possibili effetti di fattori (e se l’effetto è lineare nello spazio indagato), interazioni e estremamente importante, il RUMORE . Forse dovresti iniziare comprendendo il modello del primo ordine e l'impatto del rumore prima di indagare sulle relazioni non lineari, ma questa è una funzione di ciò che fai e di ciò che non sai. Il mio consiglio, basato sulla tua discussione limitata della tua situazione, è di dedicare un po' di tempo a identificare quale potrebbe essere il rumore e quindi sviluppare una strategia per gestirlo. Penso anche che il blocco (o: ripetizioni, grafici divisi, covariate, ecc.) sia una strategia migliore della randomizzazione. Perché, poiché vuoi capire l'impatto del rumore, è meglio assegnarlo, non solo ottenere una stima numerica della sua dimensione. Anche se si spera che la randomizzazione fornisca una stima imparziale del rumore, può compromettere la precisione del progetto.
"Blocca ciò che puoi, randomizza ciò che non puoi", GEP Scatola
Non sto dicendo di non utilizzare progetti di screening definitivi (Brad Jones ha fatto un ottimo lavoro portando questa strategia di progettazione alla comunità), devi solo valutare quali informazioni devi ottenere in questo momento con le risorse per ottenere quell'informazione.
Buona fortuna per il tuo viaggio.
