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仮想教室はここにとどまります。 どのように実践的なDOE演習を実施しますか？ （2021-US-30MP-842）

レベル：初心者

 

Ledi Trutna、JMP Education、SAS
ダイアナバラード、統計家、ブリューワーサイエンス

 

リモートDOEクラスを教えることの課題は、ライブ演習にあります。 学生は、実際に実験を計画し、データを収集し、分析し、モデルを生成し、確認実行を実行することによって、DOEの断片をまとめます。 しかし、私たちが生徒から物理的に遠く離れているときに、インストラクターとしてこれらの演習をどのように管理するのでしょうか。 遠隔地で生徒を対象に実施された実践的なDOEを提示した後、あらゆる規模のグループで同様の実験を管理および実行する方法について提案します。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	トランスクリプト
オリビアリッピンコット	そこで彼はレコーディングを開始したので、これが仮想教室であることを確認するためにここに滞在します。どのように実践的に実施しますか。
	正しい話わかりました。これは求人サミット会議で使用するために記録されており、JMPユーザーコミュニティで公開されることを理解しています。この記録と使用を許可しますか。
	はい。
オリビアリッピンコット	私はカメラを離れてミュートするつもりです、そして私がそうしたらあなたたちは始めることができます。
Ledi Trutna	こんにちは、LediTrutnaです。
ダイアナバラード	ブリューワーサイエンスのダイアナバラードです。
Ledi Trutna	私はSASEducationにいます。
ダイアナバラード	私たちはテキサス州オースティンに住んでいて、長年お互いを知っています。
Ledi Trutna	ダイアナ、DOEの指導にJMPをどのくらい使用していますか？
ダイアナバラード	私は1996年頃にJMPを使い始め、1994年にDOEを教え始めました。 君はどうでしょう？
Ledi Trutna	私は1987年にDOEを教え始め、1996年にJMPを使い始めました。
ダイアナバラード	つまり、DOEを教えるための50年の集合的な年が与えられます。
	私たちはそんなに年をとっていますか？
Ledi Trutna	はい、私たちは本当にそんなに年をとっています。 そこで、今日は、教室で実験を行ってDOEを教えた経験と、それらの実験を仮想教室に移行する方法について話し合いたいと思います。
ダイアナバラード	すべてのDOEクラスが実際にデータ収集を行っているわけではありませんが、教室でこの種の実験を始めたのはいつですか。
Ledi Trutna	テキサスインスツルメンツにいたとき、私は実験計画法を教え始めました...実際に実験計画法を戸口に教えました。そして、実験計画法がどのように機能するかを疑うエンジニアに示すためのカタパルトを持っています。
	そして、私はカタパルトを使用してこの演習を開発しました。この演習では、チームが要因をブレインストーミングし、測定プロセスを把握し、データを収集し、分析し、確認の実行をすべて教室の設定で実行します。
	そして、私たちは小さなプラスチックのゴルフボールを投げて、それがどこに着地するかを測定していました。 そして、それはとても楽しかったし、参加している多くのエンジニアにDOEを生き生きとさせました。そして、私はそれをDOEで、そしていくつかのSPCクラスでさえ何年も使用しました。
ダイアナバラード	私たちが一緒に教え始めたとき、私たちが両方とも相談していたとき、私がそれの利点を見たとき、私たちは両方ともシミテックで割り当てを持っていましたが、異なる時間でした。 そして2000年代初頭、私たちは同じ会社のコンサルティングとクラスの指導を一緒に始めました。
Ledi Trutna	そして、その会社は実際の演習を本当に信じていたので、私たちは紙のヘリコプターとレゴのおもちゃの車を使用し、飛行機とナーフガンも使用しています。
ダイアナバラード	ウォルマートやターゲットで見つけた最小のレゴ車をすべて購入しようとして買い物に行ったのを覚えています。なぜなら、それらはそれほど長くは続かず、時々私たちは部品を失ったからです。 そして、それらのカタパルト？ 旅行には向いていませんが、小さなレゴの車は良かったし、見つけるのも大変でした。
Ledi Trutna	したがって、これらすべての実験に共通していたのは、距離や時間などの測定可能な応答と、実験のデータ収集または実行でした。
	速かった。 データの収集に3時間を費やしたくありませんでした。 30分でデータ収集が完了できるようにしたかったので、すぐに測定できました。
ダイアナバラード	それは私たちを仮想教室に連れて行きます。 私たちはZoomまたはTeamsで教えており、生徒は全国に散らばっています。 物理的に離れているときに、教室環境でそれらを使って実験するにはどうすればよいでしょうか。
Ledi Trutna	そこで、ダイアナと私は昨年の夏にブレインストーミングセッションを行い、この仮想世界でどのように実験を行うことができるかについて話しました。 そして、このブレーンストーミングセッションにはアルコールが含まれていた可能性がありますが
	少なくとも当時は、ほとんどの人が自宅で仕事をしていると推測できました。 それで、彼らは私たちが実験できる家に何を持っていましたか、そしてこの実験の目標は何でしょうか？
	そのため、誰も答えを知らないように十分に複雑でありながら、データ収集に必要がないほど単純なものにしたかったのです。
	永遠に。だから私たちがやろうと決めたのはお湯を沸かすことでした。 そのため、誰もがストーブ、フライパン、ストップウォッチを利用できると想定し、水が沸騰するまでにかかった時間を測定しました。
ダイアナバラード	監視された鍋が決して沸騰しないと言った人は誰でも間違っていました。 私たちは多くの要因をブレインストーミングしました、
	そのため、実験の実行方法について多くの質問が寄せられました。 そこで、JMPで設計して実行しました。
	そして、私は選択について多くを学びました。 ストーブをオンにするにはどのくらい暑いですか？ 操作の順序は何ですか？
	いつタイマーを開始しますか？ 沸騰とはどういう意味ですか？ 沸騰しないとどうなりますか？ 沸騰させて乾かそうとしていたので、鍋を台無しにするかもしれないと思ったことがありましたが、沸騰したお湯の定義に実際に沸騰することはありませんでした。
Ledi Trutna	それで、ダイアナが彼女の実験をした後、私もそれをしなければなりませんでした、そしてそれから私たちは実験を実行するプロセスについていくつかのことに同意することができました。
ダイアナバラード	たとえば、予熱した水ではなく、冷たいストーブと通常の水から始める必要があります。 そして、必要な時間を最小限に抑えるために、私たちは大量の水を沸騰させたくありません。 私たちは1から4カップの範囲から始めました、
	でも、沸騰するのに15分以上かかったものと、沸騰しなかったものがありました。
	だから私たちは、
	広い鍋
	うまく機能しないので、その広い鍋を排除することにしました。
Ledi Trutna	実験サイズを小さく保つために、いくつかの要因を排除しました。 たとえば、蓋をオンまたはオフにしたり、ファンをオンまたはオフにしたりして、何もテストしていません。 私たちはそれらを実験していません。
ダイアナバラード	そして、塩を加えるにはさまざまな定義があることがわかりました。 私は小さじを考えていました。
	あなたはダッシュを考えていました。
	しかし、塩を加えることで水入れが速くなるかどうか、私たちは両方とも興味がありました。
Ledi Trutna	したがって、本当の課題は、沸騰の定義について合意することでした。 だから私の誘導ストーブでは、水は非常に急速に熱くなり、沸騰し始めます。 したがって、私たちがすべきだと決めたのは、3つの測定値を持つことです。
	最初は、ストーブの底に小さな泡ができる時間です。 だから、これはあなたに小さな小さな泡を表示するつもりです。 鍋の左側にあるので、ストーブの底から泡が出てきます。
	そして、いつ水が沸騰するのが聞こえるかを測定します。 そして最後に大きな泡を測定します。 だから今、これは大きな泡です。 だから、やる
	大きな泡の始まりにあるストップウォッチをクリックしますか、それとも沸騰していると言うまでにどれくらいの時間が必要ですか？
ダイアナバラード	これは私がフラットパンで抱えていた問題でした。ほんの少しの水しか入っていなかったとき、それはその大きな泡の段階に到達することはありませんでした。
	私はすべての水を沸騰させましたが、私は
	タイマーが大きくて目に見える泡を達成することはなかったので、タイマーを停止することはありませんでした。 そのため、パンタイプの係数は、フラットを含まず、大小の2つのレベルのみにする必要があると判断しました。
Ledi Trutna	そして、私たちは同じようなサイズとタイプの鍋を持っていたので、これらは...これらは私の大小の鍋であり、これらはダイアナの大小の鍋でした。
ダイアナバラード	小さなバーナーの大きな鍋は大きなバーナーの大きな鍋ほど速く加熱されないかもしれないことを料理の経験から知っているので、私たちは鍋のサイズとバーナーのサイズの間に相互作用があるかもしれないと推測していました。
	したがって、両方の実験を実行し、両方で実験を実行し、結果を互いに共有した後、何人かの意欲的な参加者（犠牲者）でそれを試してみたかったのです。
	テキサス州オースティンには、かつてSimitechと提携していた統計学者のグループがあり、そのグループは、年に2、3回一緒に昼食をとる統計オタクにまで拡大しました（少なくとも、以前はCovid以前でした）。 。
Ledi Trutna	そのため、この実験はランチ実験と呼ばれるこのアウトラインボックスにありますが、私たちが行ったのは仮想ランチをスケジュールし、そこでデータの収集を手伝ってくれるよう全員に依頼しました。
	データの収集と実験の設計に同意し、2回の実行ごとに割り当てた7人の参加者がいました。
	彼らがストーブに1つのバーナーと彼らが使用できる複数の鍋を持っていると仮定します。 そして、ガスと電気の両方のさまざまな種類のストーブがあり、それらの数は同じではないかもしれないことを私たちは知っていました、
	そこで、実験を実行する方法を作成して、誰もが同じように実行できるようにしました。 そして、これは...これが私たちがあなたに実験を実行してほしい方法です。
ダイアナバラード	ブロックごとに2回実行する固定ブロックとして設計したと思います。これにより、各人が2回の実行でデータを収集します。
	温度を最大に設定すると、タイミングの目標である約15分で簡単に達成できます。次に、データをテーブルに収集して、全員と共有することができます。
Ledi Trutna	それでは、これをJMPで設計する方法を紹介しましょう。 ジャーナルの下部に、応答テーブルと因子テーブルがあるので、DOEとカスタム設計に進みます。
	そして、それらの要因と応答をロードします。 ファクターテーブルは最後に触れたものなので、ファクターをロードしてから、応答テーブルを見つけて、応答をロードします。 さて、ダイアナ、あなたはそれをこのようにしないでしょう。
ダイアナバラード	わたしは・・・しないだろう。 実際の教室では、生徒たちに自分でデザインした経験をしてもらいたいと思っています。
Ledi Trutna	ですから、今は時間のためにこれを行っています。ここでは、応答をロードしてファクターをロードしていますが、まだ完了していません。 最小化したい3つの応答を次に示します。
	私には4つの要素がありますが、ブロック要素がないため、1人あたり2回実行します。 それで、私たちがそれをしたとき、私たちはこれを一人当たり2回の実行で固定ブロックとして作成しました。 そして、このブロックを「人用ストーブ」と呼びます。
	次に、モデルにどのような用語が含まれるかを考える必要があります。 したがって、主効果のみのモデルの場合、14回の実行が必要ですが、これらの相互作用の一部が必要な場合はどうなりますか？
	この14ランの設計は、7人で完全に機能しますが、これらの相互作用のいくつかを確認したい場合はどうすればよいでしょうか。
	RSMボタンをクリックして、すべての2因子交互作用と、2つの連続因子の2次効果のように、高次の項を追加できます。
	しかし、今は最大30ランで、30ランをする余裕はありません。 それで、私に何ができるか、私は行き、私の高次の条件をすべて取り、JMPに次のように頼むつもりです。
	可能であれば、それらを推定する機能を教えてください。そうすれば、14回の実行があります。
	私のデザインで。
ダイアナバラード	私のクラスのほとんど、7人は夢です。 そんなに多くを得る方法はありません。
	では、参加者が3人か2人しかない場合はどうなりますか？ つまり、可能であれば、インタラクションに関するアイデアが好きですが、それでも、ここでの最小実行数を10にしたとしても、5人いると仮定しています。
	生徒たちが3つまたは4つの鍋で水を飲む能力について楽観的であることがわかります。 私には4人のパートナーがいます、私はそれをすることができます。 それには少し時間がかかるかもしれません。そのため、授業時間は2倍になり、15分ではなく4分の3時間になる可能性があります。
	私はデータ収集で、4つのバーナーで4つの鍋を沸騰させようとするのはひどい考えだという難しい方法を学びました。 私はそれを追跡することができませんでした。
	私たちが時間に追われているなら、私は本当にそれを抑えたいです
	データ収集に15分または30分未満の場合、非常に小さなクラスから1つ以上の要素を削除することを検討します。
Ledi Trutna	そして、それを行うときはまだ素晴らしい実験でした。そして、ポイントはすべてデータの収集であるため、実行回数を減らすことができます。 ここで[デザインを作成]をクリックしますが、実験を実行しているときに人々が間違いを犯すのを見たことがありますか？
ダイアナバラード	はい。 私は彼らに巨大なDOEを集めるように頼みましたが、それが大きすぎて時間がかかりすぎたので、途中で完全に諦めました。
	彼らがすでにデータ収集を開始したときに、私は彼らに要素を追加しようと試みました。 すでにデータ収集を開始しているときに、応答を追加してもらいました。
	私は彼らに、ああ、このランダムなDOEテーブルを決定してもらいましたが、それは意味がありません。 実行1、実行5、実行7の順に実行した方がよいので、これを変更するのが難しい係数を変更する必要はありません。
	もちろん、そうすると分析可能な結果を生成することはできません。 分割プロットとして実行していますが、分割プロットとして設計していません。 これは非常に頻繁に発生します。
	製造現場ではなく、実際のデータと実際のDOEを使用して、数千ドルから数十万ドルの費用がかかる可能性がある教室で行うことは、すばらしい学習体験です。 あなたはどうですか？
Ledi Trutna	あなたが今言ったのと同じことを見ました。私はもう1つ持っていました。それは、彼らが早く終わり、早く家に帰るだろうと考えて、非常に小さな実験を設計したチームでした。
	しかし、結果は実験の目標を達成しなかったため、彼らは実験をフォローし、目標を達成するために因子範囲を広げる必要があり、1回ではなく2回の実験を完了する必要があることにあまり満足していませんでした。
ダイアナバラード	計画、計画、計画。 学生の多くのグループは、私がここで水や塩のように継続的な要因として見ているものを決定することによって私を驚かせます、
	Tteyは、いいえ、それらはカテゴリ要因ではないと判断します。そして、それらには中心点が含まれず、複製も含まれません。
	また、これは現実の世界ではなく教室で犯す素晴らしい間違いでもあります。分析によって、可能な限り継続的な要因と中心点、および複製の価値が明らかになるからです。
	たとえば、2人のように非常に小さなクラスがあり、割り当てられたクラスの時間内にこの実験全体を実行する時間がなく、それでもこれを実行したい場合はどうなりますか。
	ドロップ要因はありませんか？
Ledi Trutna	今週は2人の生徒と
	これは宿題として割り当てるのに最適な実験になります。 ですから、私たちはこれらのクラスをより半日の種類の機会で教えています。あるいは、それが複数日のクラスである場合は、
	クラスは初日に終了し、各自が完了すると予想される2〜4回のランで去ります。
	そして、彼らは翌日彼らの測定値を持って戻ってきて、あなたは分析をすることができます。
	そして、それはあなたがオフィスに何人か、そして何人かが家にいるならうまくいくでしょう。 ランを宿題として割り当てるだけです。 それほど時間はかからず、ポイントは実行を完了するために必要な時間を最小限に抑えることです。
	もちろん、彼らが本当に野心的であるならば、彼らは実験全体を彼ら自身で行うことができます。
ダイアナバラード	もちろん、私たちはすべての実験を自分たちで行い、次の実行を開始するためにパンとバーナーの両方が冷えるのにどれくらいの時間がかかるかを学びました。 クールダウン時間は最大30分であることがわかったので、可能であれば、実行を複数の人に配布することをお勧めします。
	さて、生徒に取ってもらいたい重要なレッスンについて話しましょう。 まず、間違いを犯しても大丈夫です。それはあなたがしてはいけないことを学ぶときです。
Ledi Trutna	また、データ収集を開始する前に、測定プロセスについて考え、可能な限り改善する必要があります。
ダイアナバラード	データ収集のロジスティクスについて考えてみてください。どこで問題が発生する可能性がありますか。 私たちが考えることができるすべてを予測するようにしてください。 データ収集を行います。これにより、予測できないことから結論が保護されることを願っています。
Ledi Trutna	したがって、実験を成功させるために必要な手順。 あなたは何が問題なのかを考えなければなりません。
	要因と反応をブレインストーミングし、要因レベルを選択する必要があります。
	実験を設計します。 実験を行います。 結果を分析し、応答を予測します。 これらはすべて、この教室での演習で完了できるものです。ランチグループで行った実験を分析したい場合は、このジャーナルの後ろに表があります。
	昼食実験と書かれたアウトラインボックス。 ほとんどの測定値が10分以内で、7人が参加した結果をご覧いただけます。
	さて、聞いてくれてありがとう。あなた自身のグループでこのようなことを試してみてください。もしそうなら、このビデオを見るときにコメントセクションでそれがどのように進んだかを教えてください。
	また、仮想教室で実験を行うことについて他のアイデアを思いついた場合は、ぜひお知らせください。 ありがとう。
オリビアリッピンコット	ありがとう。 先に進んで録音を停止します。 それは良かったです。

 

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