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DOE: uso de subconjunto factorial completo para confirmar los resultados de un diseño de pantalla descriptivo

Hola,

 

Fondo:

- Ejecuté un DSD de 8 factores e identifiqué un total de 5 factores y 5 interacciones significativas.

- Seleccioné dos factores significativos (cada uno con tres niveles) y ejecuté un DOE factorial completo de 9 ejecuciones con el fin de validar el DSD.

 

Resultado:

- ninguno de los dos factores o su interacción son significativos: discrepar con DSD

- los dos factores no interactúan: de acuerdo con DSD

- los efectos cuadráticos no son significativos: de acuerdo con DSD

 

Por favor comente o aconseje.

 

Gracias.

 

 

Diseño de experimentosRe: DOE: uso de subconjunto factorial completo para confirmar los resultados de un diseño de pantalla descriptivo

Para añadir a @Mark_Bailey Comentario de: si los dos factores elegidos están involucrados en interacciones con factores que NO son parte del CCD, es muy posible que la configuración de esos factores "niegue" los efectos principales.

 

¿Por qué elegir sólo dos de los cinco factores activos? ¿Por qué realizar un DOE completo sobre esos dos factores? A menudo, para verificar un modelo sólo se exploran unos pocos puntos de interés seleccionados. No hay nada de malo en hacerlo de esta manera, simplemente lo encuentro curioso, así que solo quiero entender.

Re: DOE: uso de subconjunto factorial completo para confirmar los resultados de un diseño de pantalla descriptivo

@P_Bartell le ha dado una buena lista de consideraciones. Como él dice, hay muchas razones posibles. Lo primero y más importante es el manejo del ruido (factores que variaron pero no fueron manipulados explícitamente ni se mantuvieron constantes durante el experimento). Si mantuvo el ruido constante durante su DSD y alguno de estos cambió durante su Factorial, el problema es el espacio de inferencia de su DSD. No puedo decirles cuántas veces (he perdido la cuenta) de situaciones en las que un diseño (factorial, óptimo, DSD, etc.), aunque es bastante eficiente/efectivo en su manejo de los factores de diseño, hace muy poco para ayudar a crear un espacio de diseño representativo de las condiciones futuras. Cualquier experimento sin tener en cuenta la estrategia del ruido resultará en un destino similar.

Re: DOE: uso de subconjunto factorial completo para confirmar los resultados de un diseño de pantalla descriptivo

¿Qué hizo con los otros seis factores que estaban en el DSD cuando ejecutó los dos factores para confirmar?

Re: DOE: uso de subconjunto factorial completo para confirmar los resultados de un diseño de pantalla descriptivo

Algunas cosas para comprobar/preguntar. Puede haber varias explicaciones o cosas a tener en cuenta:

 

1. ¿Cómo se comparan los niveles del factorial completo con los niveles del DSD? ¿Idéntico, más ancho, más estrecho?

2. No comparte los factores... por lo que es difícil saberlo... pero ¿tuvo variación de materia prima entre el DSD y el factorial completo? Por ejemplo, ¿un lote diferente de los dos experimentos podría explicar lo que está viendo?

3. ¿El mismo personal realizó los experimentos? Puede haber variación del operador.

4. ¿Qué tal el(los) sistema(s) de medición de las respuestas? ¿Cambiaron o siquiera conoces la variación de estos sistemas?

5. Usas esa temida palabra "significado". Algunas personas adoptan una visión muy estricta de la "importancia" y utilizan los "valores p" como un acantilado para establecer la importancia. Esperemos que usted no sea una de esas personas... por ejemplo, estas personas dirían (suponiendo que un valor de 0,05 es su 'precipicio') que un efecto cuyo valor p es 0,049 es significativo, mientras que otro efecto cuyo valor p es 0,051 no es significativo. Yo diría que ambos efectos merecen una mayor investigación. ¿Cómo se comparan los valores p para efectos consistentes en todos los experimentos?

6. ¿Cómo se comparan los residuos usando el modelo del DSD con los resultados reales que observaste en el factorial completo? ¿Son prácticamente útiles/consistentes... olvidándose de los valores p y demás?

7. ¿Cómo se comparan las respuestas versus los niveles de factores y el orden de ejecución experimental entre los experimentos? ¿Son al menos direccionalmente consistentes?

8. Por último, ¿puedes compartir los resultados/datos?