Restricción de Doe en el bloqueo.Hola a todos 
Soy bastante nuevo en el diseño de experimentos con JMP y tengo un problema con los bloques.
La situación :
Me gustaría realizar un DoE con:
-> 4 parámetros de 2 niveles
- 1 parámetro, llamémoslo "A", con 3 niveles (A1, A2 y A3).
Tengo algunas limitaciones:
- este experimento se realizará por "bloques", es decir, por cada 6 experimentos, cambiaré mi material de partida, lo que se sabe que tiene un impacto en mi respuesta.
- Uno de los parámetros de 2 Niveles está vinculado a mi material inicial, significa que este parámetro será fijado por mi material inicial.
- Otra limitación es que sólo podemos probar 2 niveles de "A" por bloque.
Como no pude poner restricciones en el bloqueo, probé:
- A como "numérico discreto"
- 3 parámetros continuos
- El parámetro vinculado a ma tapete de inicio en "no controlado"
- mi tapete de salida es "categórico"
Y utilicé las combinaciones no permitidas para excluir una "A" por "Categórica".
Parece que funciona pero si lo hago no seguiré el orden de los experimentos (ya que trabajaré por bloques y no está dicho en JMP). Además, esto no es muy elegante ya que debería usarse el categórico para evaluar el efecto de mis materiales de partida, que realmente no necesito.
¿Alguien tiene alguna sugerencia?
Muchas gracias por leer,
Que tengas un buen día y mantente a salvo.
Diseño de experimentosRe: Limitación de Doe en el bloqueoQuerido estadístico,
Muchas gracias por tu tiempo y tu respuesta, intentaré responderte a continuación:
¡Bienvenido a la comunidad!
Muchas gracias
Hay una serie de preguntas/comentarios relacionados con su situación además de los que ya planteó Mark. Éstos son algunos de mis pensamientos:
1. ¿Es este un diseño de selección o se encuentra más abajo en el continuo de conocimientos (es este el primer experimento de una serie o ya ha realizado algunos experimentos)? ¿Qué preguntas estás tratando de responder? ¿Ha predicho o anticipado los resultados potenciales de este experimento? ¿Cómo se sumará a tu conocimiento la información aprendida en este experimento? ¿Cuál será tu próximo conjunto de trabajos? Es extremadamente difícil dar buenos consejos sin comprender mejor la situación.
Intentaré responder lo mejor que pueda:
Es un conjunto de experimentos que se basan en conocimientos previos. El objetivo es optimizar 3 respuestas, todas son continuas. No, no puedo anticipar los resultados potenciales en este momento. Quiero alcanzar un umbral para mis respuestas. Una vez alcanzado este umbral, cuanto más alto sea, mejor será.
2. El bloqueo es una estrategia para aumentar el espacio de inferencia y al mismo tiempo mejorar la precisión del diseño o al menos no comprometer la precisión. Lo logra confundiendo el ruido (factores que no está dispuesto a gestionar) con el efecto de bloqueo. El ruido dentro del bloque permanece constante (por lo que no tiene ningún efecto y reduce los errores aleatorios dentro del bloque debido al ruido, aumentando así la precisión del diseño y reduciendo el MSE), luego ese ruido se cambia deliberadamente entre bloques (para aumentar el espacio de inferencia). ). Además, si puede asignar los factores confundidos con el bloque, es posible que pueda estimar las interacciones bloque por factor de diseño para determinar la solidez de sus factores de diseño al ruido (ausencia de interacciones ruido por factor). ¿Es esto lo que pretendes hacer?
Si lo he entendido bien, esto es correcto. Sí, puedo asignar el factor confundido con el bloque, pero tenga en cuenta que este factor no está completamente confundido. Este factor es un factor categórico de 2 niveles y puedo tener hasta 6 o más bloques.
3. ¿Tiene 5 factores de diseño (4 con 2 niveles y 1 con 3 niveles)? Parece que está fraccionando el diseño o intentando alguna estrategia de diseño óptima y luego considerando el bloque. Es probable que se trate de un bloqueo incompleto (BIB). Hay alternativas... como sugiere Mark, si el ruido se puede medir, se podría intercambiar el ruido como una covariable.
Si eso es correcto. No estoy acostumbrado al uso de covariables, le echaré un vistazo, gracias por los consejos.
4. ¿Qué es A? ¿Está A "anidado" dentro del material (se utilizan diferentes niveles de A dependiendo del Material)?
A es un factor categórico con 2 niveles (el material de partida está tratado o no tratado).
5. ¿Por qué no quieres cuantificar el efecto del material? " el categórico debería usarse para evaluar el efecto de mis materiales de partida, que realmente no necesito." ¿Le preocupan las posibles interacciones de los factores de diseño con el Material?
Sí, eso es cierto, mis factores pueden interactuar con mi material de partida. Desafortunadamente, mis diferentes materiales de partida son en realidad el mismo "material de partida" pero con lotes diferentes. Estos lotes son y serán muy diferentes entre sí. Mi objetivo es evaluar el efecto de cada parámetro "independientemente" de mi material de partida.
No sé si mi respuesta es clara.
6. ¿Cuáles son las variables de respuesta? ¿Son continuos? ¿Cuál es el orden de clasificación previsto para los efectos del modelo?
3 respuestas, todas continuas. No sé el orden de clasificación del efecto del modelo, elegiría el rango 1 pero podría agregar el superior, depende del número de ejecuciones.
Muchas gracias.
Que tenga un lindo día,
Re: Limitación de Doe en el bloqueoQuerida marca,
Primero, muchas gracias por tu tiempo y tu respuesta.
¿Los cuatro factores en dos niveles son continuos o categóricos? ¿Son realmente categóricos los niveles del factor A (A1, A2 y A3)?
El factor de 2 niveles, es una mezcla entre continuo y categórico, digamos 2 categóricos y 2 continuos.
No, A no es categórico, de hecho, es un "factor continuo", pero solo puedo establecer 2 niveles de A por "bloque" (temperatura de la incubadora y número de incubadora limitados), por eso pensé en usar "numérico discreto". , pero puede que me equivoque.
Tenga cuidado, los 'bloques' tienen un significado específico en el DOE. Comprobemos tu significado. ¿Se utiliza el material de partida para proporcionar 6 unidades experimentales (muestras)? Si es así, entonces el bloqueo es correcto.
Sí, esto es correcto, mis materiales de partida proporcionarán 6 unidades de experimentos. Mi material de partida se puede distribuir en 6, con este 6 "material de partida secundario" puedo configurar diferentes 6 experimentos.
¿Puedes medir los niveles del factor relacionado con el material de partida? Si es así, registre las mediciones en una tabla de datos e ingrese los niveles en su DOE como factor covariable. Si no puede medir los niveles antes del experimento, ingrese el factor como No controlado, luego mida los niveles durante la ejecución y actualice su tabla de datos.
Lo siento, no mencioné eso, el factor relacionado con mi material de partida es categórico: mi material de partida tratado o sin tratar. Puedo saber antes del experimento si se trata o no, PERO para un material de partida determinado, este parámetro será fijo. Significa que mis 6 experimentos que provienen de un donante determinado tendrán este parámetro fijado en tratado o no tratado.
No quiero saber el efecto de mi material de partida porque no puedo controlarlo y no lo haré en el futuro, pero me gustaría evaluar el impacto de lo tratado versus lo no tratado.
Gracias de nuevo por la ayuda,
Que tenga un lindo día
Re: Limitación de Doe en el bloqueo¡Bienvenido a la comunidad! Hay una serie de preguntas/comentarios relacionados con su situación además de los que ya planteó Mark. Éstos son algunos de mis pensamientos:
1. ¿Es este un diseño de selección o se encuentra más abajo en el continuo de conocimientos (es este el primer experimento de una serie o ya ha realizado algunos experimentos)? ¿Qué preguntas estás tratando de responder? ¿Ha predicho o anticipado los resultados potenciales de este experimento? ¿Cómo se sumará a tu conocimiento la información aprendida en este experimento? ¿Cuál será tu próximo conjunto de trabajos? Es extremadamente difícil dar buenos consejos sin comprender mejor la situación.
2. El bloqueo es una estrategia para aumentar el espacio de inferencia y al mismo tiempo mejorar la precisión del diseño o al menos no comprometer la precisión. Lo logra confundiendo el ruido (factores que no está dispuesto a gestionar) con el efecto de bloqueo. El ruido dentro del bloque permanece constante (por lo que no tiene ningún efecto y reduce los errores aleatorios dentro del bloque debido al ruido, aumentando así la precisión del diseño y reduciendo el MSE), luego ese ruido se cambia deliberadamente entre bloques (para aumentar el espacio de inferencia). ). Además, si puede asignar los factores confundidos con el bloque, podrá estimar las interacciones bloque por factor de diseño para determinar la solidez de sus factores de diseño al ruido (ausencia de interacciones ruido por factor). ¿Es esto lo que pretendes hacer?
3. ¿Tiene 5 factores de diseño (4 con 2 niveles y 1 con 3 niveles)? Parece que está fraccionando el diseño o intentando alguna estrategia de diseño óptima y luego considerando el bloque. Es probable que se trate de un bloqueo incompleto (BIB). Hay alternativas... como sugiere Mark, si el ruido se puede medir, se podría intercambiar el ruido como una covariable.
4. ¿Qué es A? ¿Está A "anidado" dentro del material (se utilizan diferentes niveles de A dependiendo del Material)?
5. ¿Por qué no quieres cuantificar el efecto del material? " el categórico debería usarse para evaluar el efecto de mis materiales de partida, que realmente no necesito." ¿Le preocupan las posibles interacciones de los factores de diseño con el Material?
6. ¿Cuáles son las variables de respuesta? ¿Son continuos? ¿Cuál es el orden de clasificación previsto para los efectos del modelo?
Re: Limitación de Doe en el bloqueo¿Los cuatro factores en dos niveles son continuos o categóricos? ¿Son realmente categóricos los niveles del factor A (A1, A2 y A3)?
Tenga cuidado, los 'bloques' tienen un significado específico en el DOE. Comprobemos tu significado. ¿Se utiliza el material de partida para proporcionar 6 unidades experimentales (muestras)? Si es así, entonces el bloqueo es correcto.
¿Puedes medir los niveles del factor relacionado con el material de partida? Si es así, registre las mediciones en una tabla de datos e ingrese los niveles en su DOE como factor covariable. Si no puede medir los niveles antes del experimento, ingrese el factor como No controlado, luego mida los niveles durante la ejecución y actualice su tabla de datos.
