Diseños personalizados DoE: incluyen factores que se excluyen mutuamenteHola comunidad JMP.
Recientemente comencé mi viaje DoE en JMP. Lo siento si me falta algo obvio aquí.
Estoy tratando de elaborar un diseño DOE de un proceso biológico que tenga de 4 a 5 factores. Los factores A, B y C son mutuamente excluyentes, por ejemplo, si el factor A está presente, entonces B y C no lo están, y viceversa.
Encontré una discusión anterior aquí en la comunidad. https://community.jmp.com/t5/Discussions/Defining-Factor-Constraints-in-Custom-Design-DOE/td-p/277563 que describe el uso de factor categórico adicional para describir el uso de A o B en combinación con un factor "AorB" que "compartido" por A y B para establecer las restricciones. Puedo ver cómo esto puede aplicarse a mi caso si todo el rango de valores de A, B y C son iguales. En mi caso, cada factor individual A, B, C probablemente tendrá un rango de valores diferente, ¿qué debo hacer además para que esto también se reconozca en el modelo?
¡Muchas gracias de antemano por cualquier ayuda y orientación!
GAMARe: diseños personalizados de DoE: incluye factores que se excluyen mutuamenteHola,
Creo que puedes hacer esto con combinaciones no permitidas. La forma más sencilla es utilizar el filtro de combinaciones no permitidas.
Configuré un diseño con un factor categórico para el ingrediente (A, B, C) y un factor continuo para la Cantidad (0 a 2).
Luego configuré 2 combinaciones no permitidas, como se muestra a continuación. (Selecciono O después de crear el primero)
Para B, no se permiten cantidades entre 1 y 2.
Para C, no se permiten cantidades entre 0 y 0,5.
Debería encontrar que el diseño resultante (adjunto) obedece a estas restricciones.
También puede utilizar la secuencia de comandos de combinaciones no permitidas para hacer las mismas cosas.
Estas son las mismas combinaciones no permitidas definidas en un script:
X1 == "B" & (X2 >= 1 & X2 <= 2) | X1 == "C" & (X2 >= 0 & X2 <= 0.5)
Re: diseños personalizados de DoE: incluye factores que se excluyen mutuamenteHola @phil_kay muchas gracias por la solucion! Implementé las restricciones que mencionaste y funcioné muy bien para mi escenario. También me gustaría hacer una pregunta de seguimiento sobre cómo definir el valor de cero. Por ejemplo, el factor continuo para la cantidad (X2) puede ser cero en mi caso, así como el ejemplo que dio, que sigue siendo significativo con otros factores constantemente presentes. ¿Cómo debo definir el factor categórico para el ingrediente (X1) en tal caso? Me parece que técnicamente no se puede clasificar en A, B o C. ¿Esto le importa al modelo? si es así, ¿cómo podríamos definir esto? Estaba pensando que se puede agregar un nivel adicional al factor categórico del ingrediente (por ejemplo, "en blanco") para definir X2 == 0. ¿Esto tiene sentido? Estaba tratando de definirlo en un guión, pero parecía que no se reflejaba en el diseño. ¡Cualquier sugerencia será apreciada!
Re: diseños personalizados de DoE: incluye factores que se excluyen mutuamenteBuen punto. Para nuestro ejemplo, si X2 = 0, entonces no debería importar qué es X1.
El modelo que especifiqué para el diseño tenía los términos X1, X2, X1 * X2 y X2 * X2.
X1 es un término para modelar la diferencia en la intersección entre los niveles de categoría de X1. Es decir, para capturar la variación en la respuesta debido al cambio del tipo de ingrediente cuando X2 es 0. Sabemos que no debería haber diferencia en la respuesta debido a X1 cuando X2 = 0. Por tanto, deberíamos eliminar este efecto del modelo.
X2 modelará el simple efecto lineal de cambiar la cantidad. X2 * X2 captura el efecto curvilíneo de cambiar la cantidad (puede o no esperar que esto sea importante). Y X1 * X2 modelará la interacción entre X1 y X2, es decir, el efecto diferente de cambiar la cantidad para cada tipo de ingrediente.
Por lo tanto, un modelo apropiado incluiría X2, X2 * X2 y X1 * X2. (También podría considerar incluir X1 * X2 * X2)
JMP mostrará una advertencia cuando intente ajustar este modelo porque es inusual ajustar un efecto de interacción que incluye un factor para el cual usted no ajusta el efecto principal.
Hay otras 2 cosas que deberá hacer. Por defecto, JMP recodificará factores continuos de manera que la intersección esté en el centro del rango de factores. Y Fit Model también centrará los efectos cuadráticos y de interacción en el centro del rango. Puede desactivar esta configuración.
Esto es lo que debe hacer entonces:
1. Elimine el efecto principal, X1, del modelo al crear el diseño y no lo incluya al ajustar el modelo.
2. Elimine la propiedad de la columna Codificación de la columna X2 en la tabla de datos de diseño.
3. Desmarque Polinomios centrales en el menú principal del triángulo rojo en el cuadro de diálogo Ajustar modelo.
Luego, debe tener un diseño y un modelo que tenga sentido para la situación que tiene.
Re: diseños personalizados de DoE: incluye factores que se excluyen mutuamenteHe incluido una nueva versión de la mesa de diseño que se diseñó sin el efecto principal X1. Se ha eliminado la codificación para X2. Hay datos Y simulados. Y un modelo que se ha ajustado sin X1 y sin centrar el polinomio.
Esta es la propiedad de la columna para eliminar:
Esto muestra que la intersección del modelo (donde X2 = 0) es la misma para todos los niveles de X1, como debería ser:
