So führen Sie DOE mit abhängigen Variablen durchHallo,
Ich bin nicht sicher, ob mein DOE gut ist. Ich möchte zwei verschiedene Zellkulturplattformen vergleichen.
Ich habe zwei verschiedene Kulturplattformen und jede Plattform hat unterschiedliche Drehzahl- und Arbeitsvolumenbereiche.
Zum Beispiel Plattformen A und B (kategorisch)
Für A: 100 U/min – 200 U/min/100 ml
Für B: 300 U/min – 400 U/min/25 ml
Anfangs hatte ich zwei Faktoren wie rpm1 (100 – 200 U/min) und rpm2 (300 – 400 U/min). Dann hatte ich in „Modell“ RSM und entfernte irrelevante Faktoren wie rpm1*rpm2, rpm1*rpm1 und rpm2*rpm2. Aber ich konnte platform*rpm1 oder platform*rpm2 nicht entfernen. Ich denke, in diesem Fall wird JMP DOE für beide Plattformen mit zwei verschiedenen U/min durchführen, A* U/min (100 U/min – 400 U/min).
Gibt es irgendwelche Möglichkeiten, wie ich DOE richtig durchführen kann? Ich frage mich, ob ich rpm1 eine abhängige Variable für die Plattform A machen kann.
VersuchsplanungWindowsBetreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtDie Varianzen sind nicht Null, sie sehen nur so aus, als wären sie Null, weil die Y-Achse für den Plattformvergleich skaliert ist (was für Run Separately gigantisch ist). Wenn Sie die Y-Achse neu skalieren, sehen sie folgendermaßen aus:
Der „RS“ ist ein visueller Indikator für Effekte, die Teil eines Reaktionsflächenmodells sind.
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtIch habe nicht die gesamte Diskussion verfolgt, aber wenn Sie für jede Plattform und jede Empfehlung separate Experimente durchführen, wird der Vergleich der Plattformen eine Herausforderung sein.
Die Stufen sollten gerätebezogen eingestellt werden, sodass Sie für Ihre Drehzahl 100, 250 und 400 benötigen. Einschränkungen bei den möglichen Stufen müssen bei der Planung des Experiments berücksichtigt werden. Auch hier gilt: Wenn die RPMs von der Plattform abhängig sind, handelt es sich um eine verschachtelte Situation.
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtIch entschuldige mich für die verspätete Rückmeldung und danke Ihnen vielmals für die Beispiele und Ihre Erklärung!!
Ich habe noch nie einen DOE-Vergleich durchgeführt. JMP ist so cool!
Ich habe eine kurze Frage zu diesem coolen DOE-Vergleich. Es gibt ein Vorhersagevarianzprofil.
Die Varianz bei „Separat ausführen“ zeigt deutliche Unterschiede in Abhängigkeit von den Faktoren, bei „Als Ganzes ausführen“ zeigt sich jedoch keine Varianz.
Bedeutet dies, dass eine geringere oder keine Vorhersagevarianz ein besserer DOE ist?
Tut mir leid, noch etwas zum Modell. Was ist bei Konstruktmodelleffekten der „RS“? Es gibt einige Faktoren „RPM&RS“ und „Volume&RS“
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtSie können dies entweder als zwei separate DOEs (eines für jede Plattform) oder als ein DOE (wobei RPM und Volumen in ihren codierten Werten belassen werden und die Faktoreinstellungen je nach Plattform angepasst werden, wenn Sie die tatsächlichen Werte verwenden müssen) durchführen. Der spätere Ansatz ist effizienter, aber schwieriger zu interpretieren.
2 RSMs (eines für jede Plattform) erfordern 12 Läufe zur Schätzung der Effekte und zusätzliche Läufe zur Schätzung des experimentellen Rauschens (Sie benötigen diese für die statistischen Tests).
1 RSM (Kombination der Plattformen) mit zwei zusätzlichen Effekten zur Erfassung der Krümmungsunterschiede zwischen Plattformen für Drehzahl und Volumen erfordert 11 Läufe plus Läufe zur Schätzung des experimentellen Rauschens.
Nehmen wir an, wir vergleichen die beiden Ansätze, bei denen insgesamt 20 Läufe verwendet werden. Ich habe Beispiele für jeden Ansatz beigefügt. Für den „Run Separately“-Ansatz habe ich zwei 10-Run-Designs generiert, die Tabellen verkettet und den Platform-Haupteffekt sowie die Interaktionen mit Platform (einschließlich der quadratischen Ebene höherer Ordnung) zu „Fit Model“ hinzugefügt, sodass in beiden Ansätzen dieselben Modelle verwendet wurden. Wenn Sie „Designs vergleichen“ (DOE > Designdiagnose) verwenden, können Sie sehen, dass „Run as One“ für alle Effekte eine erheblich höhere Leistung bietet. Wo dies nicht der Fall ist, ist der Unterschied gering. Der Nachteil ist, wie bereits erwähnt, dass Sie die Dinge codiert halten und tatsächliche Werte zurücksetzen müssen, wenn Sie wissen möchten, um welche es sich handelt. Der Kompromiss besteht zwischen einfacher Interpretierbarkeit und Effizienz.
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtDanke für deinen Kommentar!
Ich habe einige weitere Fragen.
1. In der Beispieldatei gibt es 3 RPM-Designs –1,0,1. Wenn der Drehzahlbereich meines Experiments 100 U/min bis 400 U/min beträgt, fordert mich das DOE dann auf, 100 U/min(-1), 300 U/min(0) und 400 U/min(1) zu testen?
2. In meinem Versuchszustand darf der Drehzahlbereich der Plattform „A“ 200 U/min nicht überschreiten und der Drehzahlbereich der Plattform „B“ darf nicht unter 250 U/min liegen. Geben Sie die Bedingung an, dass Plattform*RPM*RPM immer noch unterschiedliche Drehzahlbereiche für jede Plattform berücksichtigen würde?
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtVielen Dank für Ihren Vorschlag und die Möglichkeit, detailliertere Fragen zu stellen!
1. Ja. Ich möchte zwei verschiedene Kulturplattformen vergleichen
2. Antwortvariablen sind die Dichte und der Titer lebensfähiger Zellen
3. Ich möchte zwei verschiedene Plattformen vergleichen und grafisch und quantitativ analysieren
4. Ich möchte Drehzahl und Lautstärke für jede Plattform variieren. Beispielsweise kann ich für Plattform B kein Volumen über 25 ml haben. Jede Plattform hat eine andere Kapazität, aber die Faktoren sind dieselben wie Drehzahl und Lautstärke
5. Ich gehe davon aus, dass der Haupteffekt die Drehzahl sein wird
Kann ich DOE mit separaten abhängigen Faktoren durchführen?
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführt@joepark Ein Ansatz wäre, die Drehzahl in ihrer ursprünglichen Einstellung (orthogonal, +1/-1) zu belassen. Interpretieren Sie +1 als hohe Einstellung und -1 als niedrige Einstellung, unabhängig von der Plattform. Dies ergibt ein Zwei-Faktoren-Experiment (Plattform und RPM). Zusätzlich zu den vollständigen RSM-Modelleffekten können Sie das Hinzufügen von Platform*RPM*RPM in Betracht ziehen. Dieser Begriff wird mit Unterschieden in der Krümmung aufgrund der Plattform in Verbindung gebracht. Der Nachteil dieses Ansatzes besteht darin, dass Sie die tatsächlichen Drehzahleinstellungen manuell anhand ihrer codierten Werte berechnen müssen. Ich füge ein Beispiel bei.
Betreff: Wie man DOE mit abhängigen Variablen durchführtEntschuldigen Sie meine mögliche Verwirrung, aber wenn ich Sie richtig verstehe, möchten Sie nur die beiden verschiedenen Kulturplattformen vergleichen? Was sind die Antwortvariablen? Es gibt verschiedene Möglichkeiten, diesen Vergleich grafisch und quantitativ durchzuführen. Aber es scheint, dass Sie zusätzlich noch etwas anderes wollen? Möchten Sie die Auswirkung der Drehzahl auf die Antwortvariablen beurteilen? Möchten Sie diesen Faktor je nach Plattform variieren? Gibt es weitere interessante Faktoren? Ihre Situation hört sich so an, als ob die RPMs in der Plattform verschachtelt wären. Wenn ja, könnten Sie abhängig von der Menge Ihrer Daten eine verschachtelte (hierarchische) Analyse durchführen. Sie können dies tun, indem Sie auf „Qualität und Prozess“ > „Variabilitätsdiagramm“ klicken, die Y- und X-Gruppierung (in der Hierarchie) eingeben und den Modelltyp „Verschachtelt“ auswählen. Wenn Sie das Diagramm erhalten, können Sie das rote Dreieck auswählen und zu „Varianzkomponenten“ gehen.
