Cómo hacer DOE con variables dependientesHola,
No estoy seguro de que mi DOE sea bueno. Quiero comparar dos plataformas de cultivo celular diferentes.
Tengo dos plataformas de cultivo diferentes y cada plataforma tiene diferentes rangos de rpm y volumen de trabajo.
Por ejemplo, plataformas A y B (categóricas)
Para A, 100 rpm - 200 rpm / 100 ml
Para B, 300 rpm - 400 rpm / 25 ml
Inicialmente, tenía dos factores como rpm1 (100 - 200 rpm) y rpm2 (300 - 400 rpm). Luego, en 'modelo' tuve RSM y eliminé factores irrelevantes como rpm1*rpm2, rpm1*rpm1 y rpm2*rpm2. Pero no pude eliminar plataforma*rpm1 o plataforma*rpm2. Creo que en este caso JMP hará DOE para ambas plataformas con dos rpm diferentes, A* rpm(100rpm - 400rpm).
¿Hay alguna manera de hacer DOE correctamente? Me pregunto si puedo hacer que rpm1 sea una variable dependiente de la plataforma A.
Diseño de experimentosventanasRe: Cómo hacer DOE con variables dependientesLas variaciones no son cero, simplemente parecen cero porque el eje y está escalado para la comparación de plataformas (lo cual es gigantesco para Ejecutar por separado). Si cambias la escala del eje y, se ven así:
El "RS" es un indicador visual de los efectos que forman parte de un modelo de superficie de respuesta.
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientesNo he seguido toda la discusión, pero si realiza experimentos separados para cada plataforma por cada recomendación, comparar las plataformas será un desafío.
Los niveles deben configurarse equipados-distantes, por lo que para sus rpm, querrá 100, 250 y 400. Es necesario tener en cuenta las restricciones en los niveles que se pueden realizar al planificar el experimento. Nuevamente, si las rpm dependen de la plataforma, se trata de una situación anidada.
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientes¡¡Mis disculpas por el seguimiento tardío y muchas gracias por los ejemplos y tu explicación!!
Nunca he hecho una comparación DOE. ¡JMP es genial!
Tengo una pregunta rápida sobre esta interesante comparación del DOE. Hay un perfil de variación de predicción.
La variación de 'Ejecutar por separado' muestra una diferencia obvia dependiendo de los factores; sin embargo, 'Ejecutar como uno' no muestra ninguna variación.
¿Significa esto que cuanto menor o nula sea la variación de la predicción, mejor será el DOE?
Perdón por una cosa más sobre el modelo. En cuanto a los efectos del modelo de constructo, ¿cuál es el 'RS'? Hay algunos factores 'RPM&RS' y 'Volumen&RS'
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientesPuede realizar esto como dos DOE separados (uno para cada plataforma) o un DOE (donde las RPM y el volumen se dejan en sus valores codificados y la configuración de factores se ajusta según la plataforma cuando necesita usar los valores reales). El último enfoque será más eficiente pero más difícil de interpretar.
2 RSM (uno para cada plataforma) requieren 12 ejecuciones para estimar los efectos y ejecuciones adicionales para estimar el ruido experimental (los necesita para las pruebas estadísticas)
1 RSM (combinando las plataformas) con dos efectos adicionales para capturar las diferencias de curvatura entre las plataformas para RPM y volumen requiere 11 ejecuciones más ejecuciones para estimar el ruido experimental.
Digamos que comparamos los dos enfoques donde se utilizan 20 ejecuciones en total. He adjuntado ejemplos de cada enfoque. Para el enfoque Ejecutar por separado, generé dos diseños de 10 ejecuciones, concatené las tablas y agregué el efecto principal de Plataforma, así como las interacciones que involucran la Plataforma (incluida la cuadrática de orden superior) para Ajustar modelo, de modo que se usaron los mismos modelos en los dos enfoques. Al utilizar Comparar diseños (DOE > Diagnóstico de diseño), puede ver que Ejecutar como uno tiene una potencia considerablemente mayor para todos los efectos y, cuando no es así, la diferencia es pequeña. El inconveniente es que, como se mencionó anteriormente, debe mantener las cosas codificadas y recuperar los valores reales si desea saber cuáles son. La desventaja es la facilidad de interpretación frente a la eficiencia.
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientes¡Gracias por tu comentario!
Tengo algunas preguntas de seguimiento.
Primero, en el archivo de ejemplo, hay 3 diseños de RPM: 1,0, 1. Si el rango de RPM de mi experimento es de 100 RPM a 400 RPM, ¿el DOE me dice que pruebe 100 RPM (-1), 300 RPM (0) y 400 RPM (1)?
2. En mi condición experimental, el rango de RPM de la plataforma 'A' no puede exceder las 200 RPM y el rango de RPM de la plataforma 'B' no puede ser inferior a 250 RPM. Dé la condición: ¿Plataforma*RPM*RPM seguiría considerando un rango diferente de RPM para cada plataforma?
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientes¡Gracias por su sugerencia y por hacer preguntas más detalladas!
1. Sí. Quiero comparar dos plataformas culturales diferentes.
2. Las variables de respuesta son la densidad celular viable y el título.
3. Quiero comparar dos plataformas diferentes y analizarlas gráfica y cuantitativamente
4. Quiero variar las rpm y el volumen para cada plataforma. Por ejemplo, no puedo tener un volumen superior a 25 ml para la plataforma B. Cada plataforma tiene una capacidad diferente pero los factores son los mismos como rpm y volumen.
5. Supongo que el efecto principal serán las rpm.
¿Puedo hacer DOE con factores dependientes separados?
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientes@joepark Un enfoque sería dejar las RPM en su configuración original (ortogonal, +1/-1). Interprete +1 como configuración alta y -1 como configuración baja, independientemente de la plataforma. Esto produce un experimento de dos factores (Plataforma y RPM). Además de los efectos completos del modelo RSM, puede considerar agregar Plataforma*RPM*RPM. Este término está asociado con diferencias en la curvatura debido a la Plataforma. El inconveniente de este enfoque es que tendrás que calcular manualmente la configuración de RPM real a partir de sus valores codificados. Adjunto un ejemplo.
Re: Cómo hacer DOE con variables dependientesDisculpe mi posible confusión, pero si le entiendo correctamente, ¿solo desea comparar las dos plataformas culturales diferentes? ¿Cuáles son las variables de respuesta? Hay varias formas de hacer esta comparación, gráfica y cuantitativamente. ¿Pero parece que quieres algo más además? ¿Quiere evaluar el efecto de las rpm en las variables de respuesta? ¿Quieres variar este factor dependiendo de la plataforma? ¿Hay otros factores de interés? Su situación parece como si las rpm estuvieran anidadas en la plataforma. Si es así, dependiendo de la cantidad de datos que tenga, podría realizar un análisis anidado (jerárquico). Puede hacer esto en Calidad y proceso> Cuadro de variabilidad> ingresar la agrupación Y y x (en jerarquía)> elegir el tipo de modelo Anidado. Cuando obtenga la gráfica, puede seleccionar el triángulo rojo e ir a Componentes de varianza.
