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DOE benutzerdefiniertes Design mit Kovariaten

Hallo Gemeinde,

 

Ich möchte wissen, welche Faktoren die Kraft beeinflussen, die erforderlich ist, um ein Inhalatormundstück auf einen Inhalator zu drücken.

Ich habe 8 Kartons (A bis H) mit jeweils 1 Inhalator und 12 Mundstücken (A1 bis A12, B1 bis B12 usw.). Es gibt 3 Arten von Inhalatoren in diesen 8 Boxen (3 braun + 3 grün + 2 rot), aber alle 96 Mundstücke sollen identisch sein.

Es ist nicht bekannt, ob wir eine Variation der Aufdrückkraft von "Inhalatortyp", "Inhalatorbox" oder sogar "Mundstückbox" oder einer Kombination davon erwarten können.

 

Außerdem kann das Mundstück in verschiedenen Winkeln aufgesetzt werden und die Vorgabe für den Testablauf ist das Ausprobieren von 8 verschiedenen Winkeln.

 

Meine Frage ist, wie man am besten ein Custom Design in JMP einrichtet, um den möglichen Einfluss dieser Faktoren zu testen. Wir werden mit 96 Durchläufen beauftragt, was viel ist, aber an einem Tag ausgeführt werden kann. Ich denke, die ursprüngliche Idee war, den Inhalator A mit all seinen Mundstücken (A1 bis A12), B mit allen seinen Mundstücken usw. zu testen, was 96 Durchläufe ergeben würde, aber ich glaube, mit DOE können wir es besser machen.

 

Was ich bisher gemacht habe, ist eine Datentabelle aller möglichen Kombinationen von Inhalator und Mundstück zu erstellen, insgesamt 768 (Beispiel einer Reihe: Inhalator aus Box C, die eine braune Ausführung ist, mit Mundstück G5, siehe Screenshot). Aus dieser Tabelle habe ich versucht, ein individuelles Design mit Inhalator (A, B, ..., H), Mundstückbox (A, B, ..., H) und Inhalatortyp (Braun, Grün, Gelb) zu erstellen. als Kovariatenfaktoren und Winkel als diskreter numerischer Faktor mit 8 Stufen (0, 45, 90, ..., 315).

Beim Versuch, das obige Design mit 96 Durchläufen zu erstellen, denkt JMP ein wenig nach und stellt dann fest: "Die ausgewählten Terme in der Modellübersicht hängen linear von den vorherigen Termen ab. Bitte klicken Sie auf die Schaltfläche Begriff entfernen und versuchen Sie es erneut."

Es hilft, wenn ich den Inhalator als Faktor entferne, und ich vermute, dass ich hier falsch liege? Kann ich nicht ein Design haben, das sowohl die Variation von Box zu Box als auch die Variation von Typ zu Typ für Inhalatoren modelliert? Bin ich auf dem falschen Weg und muss das DOE-Setup komplett überdenken?

 

Jede Hilfe ist willkommen, danke im Voraus!
Ich verwende JMP 14.2.

/Morten

 

 

DAMHIRSCHKUHRe: DOE Custom Design mit KovariatenHallo Morten,
Ich denke, das Problem hier ist - wie Sie herausgefunden haben -, dass es eine Abhängigkeit zwischen Inhalatorbox und Inhalatortyp gibt. Das Modell mit Inhalatorbox (8 Stufen) und Inhalatortyp (3 Stufen) ist nicht schätzbar. Mein Verständnis ist, dass Sie eher an der Varianz der Schubkraft zwischen den Boxen interessiert sind, als den Effekt der Boxenwahl auf die Schubkraft zu kennen. In diesem Fall würden Sie die Inhalatorbox letztendlich als zufälligen Effekt modellieren. Ebenso erwarte ich, dass Sie die Mundstückbox als zufälligen Effekt modellieren würden. Um das Experiment zu gestalten, können Sie meiner Meinung nach entweder den Inhalatortyp oder die Inhalatorbox aus dem Modell herausnehmen. Wenn Sie ein gutes Gleichgewicht zwischen den Inhalatortypen erzielen möchten, sollten Sie die Inhalatorbox entfernen.
Ich hoffe das hilft,
Phil