Diseños personalizados del DoE: incluyen factores que se excluyen mutuamenteHola comunidad JMP.
Acabo de comenzar mi viaje DoE en JMP recientemente. Lo siento si me estoy perdiendo algo obvio aquí.
Estoy tratando de elaborar un diseño DOE de un proceso biológico que tenga 4-5 factores. Los factores A, B y C son mutuamente excluyentes, por ejemplo, si el factor A está presente, B y C no lo están, y viceversa.
He encontrado una discusión anterior aquí en la comunidad. Definición de restricciones de factores en DOE de diseño personalizado que describía el uso de un factor categórico adicional para describir el uso de A o B en combinación con un factor "AorB" que "compartían" A y B para establecer las restricciones. Puedo ver cómo esto puede ser aplicable 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 del Departamento de Energía: incluyen factores que se excluyen mutuamenteHe incluido una nueva versión de la tabla de diseño que fue diseñada sin el efecto principal de X1. Se eliminó 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 a eliminar:
Esto muestra que la intersección del modelo (donde X2=0) es la misma para todos los niveles de X1, como debería ser:
Re: Diseños personalizados del Departamento de Energía: incluyen 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 de intersección entre los niveles de categoría de X1. Es decir, 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 lo tanto, debemos eliminar este efecto del modelo.
X2 modelará el efecto lineal simple 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 no está ajustando el efecto principal.
Hay otras 2 cosas que tendrás que hacer. De manera predeterminada, JMP recodificará los factores continuos de modo que la intersección esté en el centro del rango del factor. Y Fit Model también centrará los efectos cuadráticos y de interacción en el centro del rango. Puede desactivar estos ajustes.
Esto es lo que tienes que hacer entonces:
1. Elimine el efecto principal, X1, del modelo al crear el diseño y no lo incluya al ajustar el modelo.
2. Quite la propiedad de la columna Codificación de la columna X2 en la tabla de datos de diseño.
3. Desmarque Centrar polinomios 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 del Departamento de Energía: incluyen factores que se excluyen mutuamenteHola @Phil_Kay muchas gracias por la solucion! Implementé las restricciones que mencionó y funcionó 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 en el ejemplo que diste, 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. ¿Importa esto siquiera 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 el guión, pero parecía que no se reflejaría en el diseño. ¡Cualquier sugerencia sería apreciada!
Re: Diseños personalizados del Departamento de Energía: incluyen factores que se excluyen mutuamenteHola,
Creo que puedes hacer esto con combinaciones no permitidas. La forma más sencilla es usar el filtro de combinaciones no permitidas.
Configuré un diseño con un factor categórico para ingrediente (A, B, C) y un factor continuo para Cantidad (0 a 2).
Luego configuré 2 combinaciones no permitidas, como se muestra a continuación. (Selecciono O después de crear el primero)
Para B, las cantidades entre 1 y 2 no están permitidas.
Para C, las cantidades entre 0 y 0,5 no están permitidas.
Debería encontrar que el diseño resultante (adjunto) obedece estas restricciones.
También puede usar el script de combinaciones no permitidas para hacer lo mismo.
Estas son las mismas combinaciones no permitidas definidas en un script:
X1 == "B" & (X2 >= 1 & X2 <= 2) | X1 == "C" & (X2 >= 0 & X2 <= 0.5)
