종속 변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법안녕하세요,
내 DOE가 좋은지 잘 모르겠습니다. 두 가지 다른 세포 배양 플랫폼을 비교하고 싶습니다.
저는 두 개의 서로 다른 배양 플랫폼을 가지고 있으며 각 플랫폼에는 서로 다른 rpm 범위와 작업량이 있습니다.
예를 들어 플랫폼 A & B(범주형)
A의 경우 100rpm - 200rpm / 100mL
B의 경우 300rpm - 400rpm / 25mL
처음에는 rpm1(100~200rpm)과 rpm2(300~400rpm)라는 두 가지 요소가 있었습니다. 그런 다음 '모델'에서는 RSM을 사용하고 rpm1*rpm2, rpm1*rpm1 및 rpm2*rpm2와 같은 관련 없는 요소를 제거했습니다. 하지만 platform*rpm1 또는 platform*rpm2를 제거할 수는 없습니다. 이 경우 JMP는 두 개의 서로 다른 rpm인 A* rpm(100rpm - 400rpm)을 사용하여 두 플랫폼 모두에 대해 DOE를 수행할 것이라고 생각합니다.
DOE를 제대로 수행할 수 있는 방법이 있나요? 플랫폼 A에 rpm1 종속 변수를 만들 수 있는지 궁금합니다.
실험 설계윈도우Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법분산은 0이 아니며 플랫폼 비교를 위해 y축의 크기가 조정되므로 0인 것처럼 보입니다(별도 실행의 경우 엄청남). y축의 크기를 다시 조정하면 다음과 같습니다.
"RS"는 반응 표면 모델의 일부인 효과에 대한 시각적 표시기입니다.
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법전체 논의를 따르지는 않았지만 하나의 권장 사항에 따라 각 플랫폼에 대해 별도의 실험을 실행하면 플랫폼을 비교하는 것이 어려울 것입니다.
레벨은 장착 거리를 설정해야 하므로 rpm의 경우 100, 250 및 400이 필요합니다. 실험을 계획할 때 수행할 수 있는 레벨에 대한 제한을 고려해야 합니다. 다시 말하지만, rpm이 플랫폼에 따라 달라지는 경우 이는 중첩된 상황입니다.
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법후속 조치가 늦어진 점 사과드리며, 예시와 설명을 제공해 주셔서 정말 감사드립니다!!
저는 DOE 비교를 해본 적이 없습니다. JMP는 정말 멋지네요!
이 멋진 DOE 비교에 대해 간단한 질문이 있습니다. 예측 분산 프로파일이 있습니다.
'별도로 실행'의 경우 요인에 따라 차이가 뚜렷하게 나타나지만 '하나로 실행'의 경우에는 아무런 차이가 없습니다.
이는 예측 분산이 적거나 없는 것이 더 나은 DOE라는 것을 의미합니까?
모델 관련해서 한 가지 더 죄송합니다. 구성 모델 효과에서 'RS'는 무엇입니까? 'RPM&RS' 및 'Volume&RS' 요소가 있습니다.
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법이를 두 개의 별도 DOE(플랫폼마다 하나씩) 또는 하나의 DOE(실제 값을 사용해야 할 때 RPM과 볼륨은 코드화된 값으로 유지되고 요소 설정은 플랫폼에 따라 조정됨)로 수행할 수 있습니다. 나중 접근 방식은 더 효율적이지만 해석하기가 더 어렵습니다.
2개의 RSM(각 플랫폼당 하나씩)은 효과를 추정하기 위해 12번의 실행이 필요하고 실험적 잡음을 추정하기 위해 추가 실행이 필요합니다(통계 테스트에 필요함).
RPM과 볼륨에 대한 플랫폼 간의 곡률 차이를 포착하기 위한 두 가지 추가 효과가 있는 1 RSM(플랫폼 결합)에는 실험적 노이즈를 추정하기 위해 11회 실행과 추가 실행이 필요합니다.
총 20개의 실행이 사용되는 두 가지 접근 방식을 비교한다고 가정해 보겠습니다. 각 접근 방식의 예를 첨부했습니다. 별도로 실행 접근 방식의 경우 두 개의 10개 실행 설계를 생성하고 테이블을 연결한 다음 플랫폼 주효과와 플랫폼과 관련된 상호 작용(고차 2차 포함)을 Fit Model에 추가하여 동일한 모델이 두 접근 방식에서 사용되었습니다. 설계 비교(DOE > 설계 진단)를 사용하면 Run as One이 모든 효과에 대해 훨씬 더 높은 검정력을 가지며 그렇지 않은 경우에는 차이가 작다는 것을 알 수 있습니다. 단점은 앞서 언급했듯이 코드를 유지해야 하고 실제 값이 무엇인지 알고 싶다면 실제 값을 취소해야 한다는 것입니다. 해석의 용이성과 효율성의 절충점은 무엇입니까?
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법당신의 의견에 감사드립니다!
몇 가지 후속 질문이 있습니다.
1. 예제 파일에는 3개의 RPM 디자인 -1,0,1이 있습니다. 실험 RPM 범위가 100RPM~400RPM인 경우 DOE에서는 100RPM(-1), 300RPM(0) 및 400RPM(1)을 테스트하라고 지시합니까?
2. 내 실험 조건에서 플랫폼 'A' RPM 범위는 200RPM을 초과할 수 없으며 플랫폼 'B' RPM 범위는 250RPM보다 낮을 수 없습니다. 조건을 제시하면 플랫폼*RPM*RPM은 여전히 각 플랫폼에 대해 서로 다른 RPM 범위를 고려합니까?
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법제안해 주셔서 감사하고 더 자세한 질문을 해주셔서 감사합니다!
1. 그렇습니다. 서로 다른 두 문화 플랫폼을 비교하고 싶어요
2. 반응 변수는 생존 세포 밀도 및 역가입니다.
3. 서로 다른 두 플랫폼을 비교하여 그래픽, 정량적으로 분석하고 싶습니다.
4. 플랫폼마다 rpm과 볼륨을 다르게 하고 싶습니다. 예를 들어 플랫폼 B에서는 25ml 이상의 용량을 가질 수 없습니다. 플랫폼마다 용량은 다르지만 rpm, 볼륨 등 요소는 동일합니다.
5. 주효과는 rpm이 될 것으로 예상됩니다.
별도의 종속 요소를 사용하여 DOE를 수행할 수 있나요?
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법@joepark 한 가지 접근 방식은 RPM을 원래(직교, +1/-1) 설정으로 두는 것입니다. 플랫폼에 관계없이 +1을 높은 설정으로, -1을 낮은 설정으로 해석합니다. 이는 두 가지 요소 실험(플랫폼 및 RPM)을 생성합니다. 전체 RSM 모델 효과 외에도 Platform*RPM*RPM 추가를 고려할 수 있습니다. 이 항은 플랫폼에 따른 곡률의 차이와 관련이 있습니다. 이 접근 방식의 단점은 코딩된 값에서 실제 RPM 설정을 직접 계산해야 한다는 것입니다. 예시를 첨부하겠습니다.
Re: 종속변수를 사용하여 DOE를 수행하는 방법혼란스러울 수 있다는 점을 사과드립니다. 하지만 제가 올바르게 이해했다면 단순히 두 가지 다른 문화 플랫폼을 비교하고 싶으신가요? 반응 변수는 무엇입니까? 이러한 비교를 그래픽적으로나 정량적으로 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 하지만 추가로 다른 것을 원하는 것 같나요? 반응 변수에 대한 rpm의 영향을 평가하고 싶습니까? 플랫폼에 따라 이 요소를 변경하시겠습니까? 다른 관심 요인이 있나요? 귀하의 상황은 rpm이 플랫폼에 중첩되어 있는 것처럼 들립니다. 그렇다면 보유하고 있는 데이터의 양에 따라 중첩(계층적) 분석을 수행할 수 있습니다. 이 비자는 품질 및 프로세스>변동성 차트>Y 및 x 그룹화 입력(계층 구조)>모델 유형 중첩 선택을 통해 수행할 수 있습니다. 플롯을 얻으면 빨간색 삼각형을 선택하고 분산 구성 요소로 이동할 수 있습니다.
