従属変数を使用して DOE を実行する方法こんにちは、
私の DOE が適切かどうかわかりません。 2 つの異なる細胞培養プラットフォームを比較したいと考えています。
私は 2 つの異なる培養プラットフォームを持っており、各プラットフォームの rpm と作業量の範囲が異なります。
たとえば、プラットフォーム A と B (カテゴリ)
Aの場合、100rpm～200rpm/100mL
Bの場合、300rpm～400rpm / 25mL
当初は、rpm1 (100 ～ 200 rpm) と rpm2 (300 ～ 400 rpm) の 2 つの要素がありました。 次に、「モデル」で RSM を使用し、rpm1*rpm2、rpm1*rpm1、rpm2*rpm2 などの無関係な要素を削除しました。 しかし、platform*rpm1 または platform*rpm2 を削除できませんでした。 この場合、JMP は 2 つの異なる rpm 、A* rpm(100rpm - 400rpm) で両方のプラットフォームに対して DOE を実行すると思います。
DOEを適切に行う方法はありますか? rpm1をプラットフォームAに従属変数にできないかなぁ。
実験計画法ウィンドウズRe: 従属変数を使用して DOE を実行する方法分散はゼロではなく、Y 軸がプラットフォーム比較用にスケーリングされているため (個別に実行すると巨大です)、ゼロのように見えるだけです。 y 軸を再スケールすると、次のようになります。
「RS」は、応答曲面モデルの一部である効果を視覚的に示すインジケーターです。
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法私は議論全体を追ったわけではありませんが、1 つの推奨事項ごとにプラットフォームごとに別々の実験を実行する場合、プラットフォームを比較するのは困難になります。
レベルは装備距離に設定する必要があるため、rpm には 100、250、400 が必要です。実験を計画するときは、実行できるレベルの制限を考慮する必要があります。 繰り返しますが、rpm がプラットフォームに応じて変化する場合、これは入れ子の状況になります。
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法フォローアップが遅くなり申し訳ありません、例と説明をありがとうございました!!
DOE比較はしたことがありません。 JMPかっこいいですね！
この素晴らしい DOE の比較について簡単な質問があります。 予測分散プロファイルがあります。
「個別に実行」の分散は要因に応じて明らかな違いを示しますが、「一体として実行」では分散が示されません。
これは、予測分散が少ない、またはまったくないほど、DOE が優れているという意味ですか?
モデルについてもう一つ申し訳ありません。 構築モデル効果について、「RS」とは何ですか? 「RPM&RS」と「ボリューム&RS」という要素がいくつかあります。
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法これは、2 つの個別の DOE (プラットフォームごとに 1 つ) として実行することも、1 つの DOE (RPM と Volume はコード化された値のままにし、実際の値を使用する必要がある場合はプラットフォームに応じて係数設定を調整する) として実行することもできます。 後者のアプローチはより効率的ですが、解釈が難しくなります。
2 つの RSM (各プラットフォームに 1 つ) では、効果を推定するには 12 回の実行が必要で、実験ノイズを推定するには追加の実行が必要です (これらは統計テストに必要です)。
RPM とボリュームのプラットフォーム間の曲率の違いを捕捉するための 2 つの追加エフェクトを備えた 1 RSM (プラットフォームの結合) には、11 回の実行と実験ノイズを推定するための実行が必要です。
合計 20 回の実行が使用される 2 つのアプローチを比較するとします。 それぞれのアプローチの例を添付しました。 個別に実行するアプローチでは、2 つの 10 実行計画を生成し、テーブルを連結し、プラットフォームの主効果とプラットフォームに関係する交互作用 (高次の二次方程式を含む) をモデルのフィットに追加して、2 つのアプローチで同じモデルが使用されるようにしました。 デザインの比較 (DOE > デザイン診断) を使用すると、Run as One の方がすべての効果に対してかなり高い能力を持ち、そうでない場合には差が小さいことがわかります。 欠点は、前述したように、コード化したままにしておく必要があり、実際の値を知りたい場合はバックアウトする必要があることです。 トレードオフは、解釈のしやすさと効率性です。
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法コメントありがとうございます！
追加の質問があります。
1. サンプル ファイルには 3 つの RPM デザイン (1、0、1) があります。 実験の RPM 範囲が 100 RPM ～ 400 RPM の場合、DOE は 100RPM(-1)、300RPM(0)、および 400RPM(1) をテストするように指示しますか?
2. 私の実験条件では、プラットフォーム「A」の RPM 範囲は 200 RPM を超えることはできず、プラットフォーム「B」の RPM 範囲は 250 RPM 未満にすることはできません。 この条件を考慮すると、Platform*RPM*RPM では、プラットフォームごとに異なる RPM 範囲が考慮されるでしょうか?
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法ご提案とさらに詳しいご質問をいただきありがとうございます。
1. はい。 2 つの異なるカルチャー プラットフォームを比較したい
2. 応答変数は生細胞密度と力価です。
3. 2 つの異なるプラットフォームを比較し、グラフと定量的に分析したい
4. プラットフォームごとに回転数と音量を変更したい。 たとえば、プラットフォーム B では 25ml を超える容量を持つことはできません。 各プラットフォームの容量は異なりますが、rpm やボリュームなどの要素は同じです
5. 主な効果は rpm であると予想します
独立した依存因子を使用して DOE を実行できますか?
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法@ジョーパーク1 つのアプローチは、RPM を元の (直交、+1/-1) 設定のままにすることです。 プラットフォームに関係なく、+1 を高設定、-1 を低設定として解釈します。 これにより、2 要素実験 (プラットフォームと RPM) が得られます。 完全な RSM モデル効果に加えて、Platform*RPM*RPM の追加を検討することもできます。 この用語は、プラットフォームによる曲率の違いに関連しています。 このアプローチの欠点は、コード化された値から実際の RPM 設定を手動で計算する必要があることです。 例を添付します。
Re: 従属変数を使用して DOE を実行する方法混乱しているかもしれませんが、私の理解が正しければ、2 つの異なる文化プラットフォームを比較したいだけですか? 応答変数とは何ですか? この比較をグラフや定量的に行う方法は数多くあります。 しかし、さらに何か別のものが必要なようですか？ 応答変数に対する rpm の影響を評価したいですか? プラットフォームに応じてこの要素を変更しますか? 他に興味深い要素はありますか? あなたの状況は、rpmがプラットフォームにネストされているように見えます。 その場合、データの量に応じて、ネストされた (階層的な) 分析を実行できます。 これを行うには、「品質とプロセス」>「変動チャート」>「Y」と「X」のグループ化 (階層内) を入力>「ネストされたモデル タイプ」を選択します。 プロットを取得したら、赤い三角形を選択して、分散成分に移動します。
