최근 JMP는 Royal Society of Chemistry and Chemistry World와 제휴하여 일주일간 실험 설계에 관한 일련의 세미나를 개최했습니다.
이 시리즈는 표면적으로는 미국 동부와 서부를 대상으로 할 예정이었지만 아래 참석자 지도에서 볼 수 있듯이 그 지점에서 상황이 약간 통제되지 않았습니다.
세미나 시리즈에는 패널이 포함되었습니다. JMP 청중이 제출한 질문에 답할 전문가. 각 세션마다 600~900명의 참가자가 참여했기 때문에 행사 흐름에 관한 모든 질문에 답하기가 어려웠습니다. 그리고 질문이 너무 많았습니다. 라이브 세션에서는 400개 정도의 질문이 있었고, 오프라인 환경에서는 더 많은 질문이 있었습니다.
팀이 회복된 후(그리고 합동 도포제가 마법을 부린 후), 우리는 함께 모여 웹에 있는 시리즈의 FAQ에 넣을 동향에 대한 질문을 살펴보았습니다. 진정한 JMP 방식으로 우리는 텍스트 탐색기를 통해 이러한 질문을 실행하고 상위 5개 질문을 찾아냈습니다. 여기에 우리의 답변과 함께 있습니다:
질문 1: 중앙점의 목적은 무엇입니까? 언제 사용해야 합니까? 얼마나 필요합니까?
좋습니다. 먼저 이것을 명확히 해야 합니다. 중심점은 디자인 공간의 중심에 존재하는 실험적 처리입니다. 3요인 설계 공간이 있는 경우 이를 3D 플롯으로 매핑할 수 있으며 일반적으로 큐브처럼 보입니다. 중심점은 모든 모서리, 면 및 꼭지점에서 등거리에 있는 큐브의 중심에 위치합니다.
중심점의 주요 목적은 데이터 세트의 곡률(또는 $5 단어를 원하는 경우 곡선 동작)을 경고하는 것입니다. 몇 개의 중심점을 함께 복제 대신 사용할 수도 있습니다. 즉, 언제 사용해야 하는지에 대한 문제를 고민해서는 안 됩니다. 모델 중심 DOE(최적 설계) 및 확정 선별 설계(DSD)와 같은 기타 최신 DOE 전략에 중점을 두는 경우 필요할 때 중앙점이 자동으로 포함됩니다. 연구할 중심점이 필요한 모델 항을 포함하기만 하면 알고리즘이 나머지를 처리합니다. 가변성을 연구하기 위해 더 많은 중앙점을 추가하려는 경우(이미 검증 세트에 대한 자료를 따로 설정해 두었습니다!) 충분히 쉽게 추가할 수 있습니다. 올바른 숫자를 알아내려면 전력 분석을 수행하면 됩니다.
질문 2: 실험을 반복해야 합니까? 왜? 반복 측정을 반복실험으로 사용할 수 있습니까?
이에 대한 대답은 수행 중인 실험 유형에 따라 크게 달라집니다. 사물의 "스크리닝" 목적에 더 가깝다면 복제는 그다지 중요하지 않습니다. 전체 추세를 찾고 변동성이 크지 않기 때문입니다. 너 ~할 것 같다 변형에 대한 아이디어를 얻기 위해 중심점을 추가하고 DSD를 수행하지 않는 경우 곡률에 대한 스크리닝을 수행하십시오. 하지만 그게 전부입니다. 모델 구축이나 개선을 수행하는 경우 리소스와 시간이 있으면 복제를 수행해야 할 것입니다.
반복 측정(예: 동일한 요인 설정을 차례로 몇 번 실행하거나 요인 설정을 한 번 실행한 결과에 대해 여러 측정값 획득)에서 아니다 복제된 실행. 조금 혼란스럽기 때문에 복제하다 그리고 반복 또는 반복 측정 똑같아야 할 것 같지만 이 경우에는 중요한 차이점이 있습니다.
ㅏ 복제됨 실행(DOE 의미에서)은 실험의 무작위 반복입니다. DOE 테이블을 가져와 스프레드시트에 넣는다고 가정해 보겠습니다. 그렇다면 전체 DOE의 두 번째 사본 동일한 스프레드시트의 그 아래에는 아직 복제된 DOE가 없습니다. 이제 두 개의 DOE 사본의 행 순서를 무작위화한다면 이는 반복실험이 포함된 DOE가 됩니다.
당신이하고 있다면 반복 측정을 통해 평균을 구한 다음 해당 평균을 해당 치료 조합의 값으로 사용할 수 있지만 이는 다음과 동일하지 않습니다. 복제됨 달린다. 중요한 점은 복제 포함 무작위화 따라서 숨어 있는 변수의 효과를 희석시킬 수 있습니다. 반복 측정 이 속성이 없습니다.
질문 3: 내 DOE에는 몇 개의 응답이 있을 수 있나요? 어떻게 그들과 협력할 수 있나요?
첨가 요인 DOE에 필요한 실행 측면에서 비용이 증가합니다. 응답 본질적으로 무료입니다. 반응 변수를 무제한으로 측정하여 요인 변화가 모든 반응에 어떻게 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다. JMP 예측 프로파일러를 사용하여 최적의 공정 설정을 찾을 때 사용자는 다양한 반응의 상대적 중요성을 반영하는 가중치 체계를 선택할 수 있습니다.
DOE의 응답 수에는 이론적 제한이 없지만 DOE 설정 중에 모든 응답을 정의하는 것이 좋습니다. JMP는 데이터 수집 후 제공한 모든 정보(바람직성 상한/하한, LOD 값, 목표 및 중요도)와 함께 이를 자동으로 모델링 플랫폼에 전달합니다. 또한 DOE의 성공을 측정하는 방법을 고려하고 모든 응답이 요인에 대해 계획하는 수준에서 차이를 감지할 수 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
질문 4: 요인 범위가 적절한지 어떻게 알 수 있나요?
한 가지 경험 법칙은 요인 설정에 따라 일부 실행이 바람직하지 않은 결과(즉, 휴지통에 갇히게 됨)를 제공할 것으로 예상하는 경우 아마도 맞을 것입니다. 하지만 범위가 너무 넓어 측정 가능한 결과가 전혀 나오지 않는 것을 원하지는 않습니다.
이것을 표현할 수 있는 또 다른 방법은 다음과 같은 조언입니다. B 요인 범위 설정에 있어서 대담함 . 최저점을 설정하세요 낮은 , 그리고 당신의 최고치 높은 . 편안함을 느끼는 범위만 보고 싶은 큰 유혹이 있습니다. 그곳에서 최적의 결과가 달성될 것이라고 의심하기 때문입니다. 그 유혹을 피하십시오. 요인 범위가 더 클수록 모델의 결과가 더 명확해지고 추정치의 정밀도가 더 높아집니다.
범위가 넓기 때문에 공정이 설계 공간의 일부 영역에서 사용 가능한 데이터를 생성하지 못할까 봐 걱정된다면, 해당 영역에 실행이 할당되지 않도록 하는 요인 제약 조건을 정의하여 이 문제를 해결할 수 있는 경우가 많습니다.최적의 설계에 이 전략을 사용할 수 있는 유연성이 있다는 점을 기억하십시오.
때때로 실험자는 요인 범위를 너무 넓게 설정하면 요인과 반응 간의 곡선 관계로 인해 범위 중간에서 발생하는 최적 설정을 놓칠 수 있다고 걱정합니다. 맞춤형 설계에서는 원하는 모델에 다항식 항을 추가하여 이 문제를 해결해야 합니다. 이렇게 하면 생성된 설계에 끝점 사이의 중간 요인 값에 설정된 실행이 포함됩니다.
더 일반적으로는 설정의 차이를 명확하게 확인할 수 있을 만큼 충분히 넓은 범위를 실험에서 다루기를 원합니다. 또한 곡선의 변곡점을 볼 수 있도록 설정이 충분히 떨어져 있어야 "좋은" 위치와 "나쁜" 위치를 알 수 있습니다. 그렇지 않으면 최적화할 때 결과가 디자인 공간에서 극도로 높거나 낮은 값이 됩니다. 그리고 시스템이 통제 불능 상태가 되는 장소에 가까이 있는지 알 수 없습니다.
질문 5: 클래식 디자인과 현대 디자인의 차이점은 무엇인가요?
고전적 설계는 실험자가 따라야 하는 고정 계획으로, 계획된 연구를 요구 사항과 제약 조건에 맞게 조정합니다. 이러한 디자인은 유비쿼터스 및 저렴한 컴퓨팅 시대 이전에 개발되었습니다. 현대 디자인은 소프트웨어 알고리즘을 사용하여 당면한 상황에 대한 고유한 계획을 생성합니다. 현대 설계는 지정된 실험 예산 내에서 실험자가 제기하는 통계적 질문에 대해 가능한 최상의 답변을 제공하려고 시도합니다.
현대적인 디자인은 고전적인 디자인의 자연스러운 확장입니다. 최신 DOE를 실행하면 기존 설계에서 기억하는 내용을 잃지 않고 상당한 유연성을 얻을 수 있습니다. 기본적으로 현대적인 디자인은 모델 중심 사용자가 정의한 용어로 구성된 모델에 디자인을 적합하게 만든다는 점에서 그렇습니다. 사용자는 모델을 선택하여 실험에서 배우고 싶은 내용을 결정합니다. 클래식 디자인은 디자인 중심 그들은 디자인을 정의하고 사용자는 자신의 질문을 미리 정의된 디자인에 맞게 만들 것으로 기대됩니다. 대부분의 경우 현대적 접근 방식과 고전적 접근 방식은 동일한 설계로 이어집니다. 왜냐하면 고전적 디자인이 표준 모델에 적합하기 때문입니다. 현대 설계를 사용하면 탐색해야 하는 불규칙한 모양의 요인 공간이 있는 경우와 같이 고전적인 접근 방식이 작동하지 않는 상황에서 최적의 설계를 찾을 수 있습니다.
모험은 계속됩니다
그리고 그게 다야. 결과를 살펴보면 이러한 질문이 얼마나 자주 나오는지 보는 것이 흥미로웠습니다. 그것은 많은 선생님들이 다음과 같이 말씀하신 것을 생각나게 했습니다. “다른 사람들도 질문을 갖고 있지만 너무 부끄러워서 질문할 수 없기 때문에 질문하십시오.”
어쨌든, 우리가 하나 놓친 것 같나요? DOE에 관해 다른 궁금한 점이 있으신가요? 계속해서 의견을 남겨주시면 답변을 얻기 위해 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다. 그때까지 즐거운 실험 되세요!
훌륭한 블로그 게시물입니다!실험자를 위한 주요 FAQ에 대해 답변해 주셔서 감사합니다!
훌륭한 블로그입니다!
여기에는 포함되지 않은 질문이지만 연습하면서 자주 접했던 질문 중 "어떤 디자인이 가장 좋나요?" 대답에 대한 나의 견해는 초보 실무자가 기대하는 것만큼 간단하지 않습니다.
