Motivo contro l'utilizzo di Custom Design DOE per tuttoCiao a tutti,
Ho bisogno di qualcuno che faccia l'avvocato del diavolo per me. Ci sono molte diverse funzionalità DOE in JMP. Ad esempio, se entro in JMP ci sono oltre 10 diversi design DOE tradizionali nel menu a discesa DOE. E c'è anche la funzione Custom Design.
Questa potrebbe essere una domanda ingenua, ma c'è qualche argomento per usare qualsiasi altro design DOE invece di un design personalizzato? Qualcuno di questi design può fare qualcosa che il design personalizzato non può fare?
Grazie,
Donald
dainaRe: Motivo contro l'utilizzo di Custom Design DOE per tuttociao Donald,
Sarei curioso di sapere perché fai questa domanda. È per la tua comprensione? Oppure stai pensando a come consigliare i tuoi colleghi?
Per la maggior parte degli scienziati e degli ingegneri, consiglio di concentrarsi sullo screening definitivo e sul design personalizzato.
Perché lo screening definitivo? In molte situazioni un Definitive Screening Design (DSD) sarà l'esperimento più efficiente e facile da usare. Direi che la maggior parte degli esperimenti di scienziati e ingegneri sono esperimenti di screening: hanno 5 o più fattori continui e non sanno che tutti i fattori sono importanti. I DSD sono ottimi in questi casi. Se un piccolo numero di effetti si rivela importante, è possibile ottenere un modello utile per l'ottimizzazione. Anche se tutti i fattori sono importanti, un DSD sarà stato un buon primo passo nel processo di sperimentazione e potrai proseguire con Augment Design. DSD in JMP dispone di un metodo di adattamento di facile utilizzo che semplifica l'analisi dei risultati. I DSD non possono essere ricreati utilizzando Custom Design, ecco perché è una piattaforma separata in JMP.
Il design personalizzato copre la maggior parte delle altre situazioni di esperimento.
Le opzioni del menu Classico sono tutte provate e testate e sono state utilizzate con successo molte volte. Per la maggior parte però possono essere ricreati utilizzando Custom Design perché sono casi speciali di design ottimali. Consiglierei le opzioni classiche solo a qualcuno che è stato istruito nei vecchi metodi di DOE, in modo che possano ricreare i progetti che hanno imparato. Non so se potresti ricreare i design Taguchi utilizzando Custom Design, ma non so se lo vorresti - non ho mai incontrato nessuno che utilizza JMP per i design Taguchi.
Le opzioni in Studi sui consumatori e Scopo speciale hanno tutte i loro usi. Possono sicuramente fare cose che Custom Design non possono. Tuttavia, sono situazioni specializzate o di nicchia che saranno rilevanti per un sottogruppo più piccolo di sperimentatori. Ad esempio, progetti che riempiono lo spazio per esperimenti al computer su sistemi molto non lineari in ingegneria. Oppure Max-Diff progetta studi per comprendere le preferenze dei consumatori.
Spero che aiuti,
Phil
Re: Motivo contro l'utilizzo di Custom Design DOE per tuttociao Phil,
Grazie per la risposta dettagliata. Sono uno scienziato della formulazione e voglio provare ad aiutare i miei colleghi ad approfondire JMP. La maggior parte dei nostri DOE sarebbero progetti misti.
Volevo verificare se consigliare il Custom Design come prova aveva senso o meno. Sembra di sì, ma anche i DSD dovrebbero essere considerati con attenzione ai fini dello screening.
Apprezzo se anche qualcun altro aggiunge un'opinione. Più siamo, meglio è
Grazie
Donald
Re: Motivo contro l'utilizzo di Custom Design DOE per tuttoPer i design misti, consiglierei sicuramente Custom Designs. In effetti, non sarai in grado di utilizzare un progetto di screening definitivo per uno scenario misto.
Sono d'accordo con i consigli di Phil. Gli altri modelli hanno alcuni vantaggi a seconda della situazione. Ad esempio, il potere di un Definitive Screening Design (DSD) è leggermente inferiore a quello che otterresti da un Custom Design per un modello di soli effetti principali. La varianza di previsione di un DSD non è buona come un design personalizzato I-Optimal. Ma il vantaggio per DSD è un design unico che potrebbe essere utilizzato anche per l'ottimizzazione e lo screening.
I disegni classici offrono un'ortogonalità non sempre garantita (ma raggiunta il più delle volte per lo stesso numero di tirature) con un disegno personalizzato.
In sostanza, ogni design ha un vantaggio, che è come/perché sono stati creati in primo luogo. In alcuni casi questi vantaggi potrebbero non essere preziosi per te. Ma questo è esattamente il motivo per cui JMP li offre tutti. Potresti avere una situazione in cui desideri quel particolare vantaggio.
Re: Motivo contro l'utilizzo di Custom Design DOE per tuttoEcco i miei pensieri:
1. La scelta di quali esperimenti eseguire è, IMHO, una scelta personale. Devi capire la situazione (contesto), a quali domande stai cercando di rispondere e soppesare le informazioni che potresti ottenere dalla strategia sperimentale rispetto alle risorse richieste. In alcuni casi, sarei disposto a sacrificare l'efficienza per l'efficacia.
2. Convincere ingegneri, scienziati e manager a eseguire QUALSIASI esperimento può essere la battaglia più grande. Può essere più impegnativo se pensano alla matrice di progettazione come una "scatola di blocchi" e non capiscono come funziona. È incredibile quante persone siano influenzate dalla mentalità OFAT. Dopotutto, è così fondamentalmente intuitivo... I design ortogonali classici sono facili da spiegare e offrono comfort per il de-aliasing se necessario, in particolare per coloro che non hanno un background statistico.
3. Il focus della selezione del design è sbilanciato sugli effetti dei fattori. Non c'è abbastanza enfasi sulle strategie per gestire il rumore. Rumore a breve termine (ad es. errore di misurazione, all'interno del campione, tra campioni) gestito tramite ripetizione o annidamento. Rumore a lungo termine (ad es. condizioni ambientali, materie prime da lotto a lotto, tecnica dell'operatore) gestito tramite RCBB, BIB e parcelle separate. Utilizzo array tra prodotti in situazioni di progettazione robuste e devo ancora trovare un modo semplice per configurarli utilizzando la piattaforma di progettazione personalizzata.
4. "Lo scopo del primo esperimento è progettare un esperimento migliore". Sperimentiamo per ottenere informazioni e convalidare/invalidare la nostra comprensione della struttura causale. La probabilità che tutti i fattori importanti siano stati testati a livelli ottimali nel nostro primo esperimento è discutibile. L'iterazione è il modo in cui impariamo. Il primo esperimento è solo l'inizio del viaggio.
