Progettare un esperimento anticipando l'autocorrelazione.C'è un modo per anticipare e tenere conto dei potenziali effetti delle esecuzioni precedenti in un esperimento?
Due casi d'uso:
- Laboratorio: i campioni vengono preparati utilizzando un miscelatore che non può essere pulito (economicamente) completamente tra una corsa e l'altra.I campioni vengono successivamente trattati utilizzando un processo che, ancora una volta, non può essere completamente pulito tra ogni corsa.
- Processo continuo: un processo non viene interrotto tra le esecuzioni, ma vengono impostate nuove condizioni e il processo può stabilizzarsi prima di misurare i risultati.
Ovviamente è meglio pulire completamente o aspettare molto a lungo tra le esecuzioni per garantire l'indipendenza, ma a volte questo è proibitivo in termini di costi o non si sa quanto tempo aspettare tra le esecuzioni.Se l'investigatore vuole accettare la possibilità che esista una qualche autocorrelazione tra le prove, quali passi può prendere almeno per misurare e idealmente tenerne conto?
Le mie idee finora:
- Includere le condizioni dell'esecuzione precedente (per ogni passaggio se si utilizza il punto elenco successivo) come fattori nel modello finale, spesso come la quantità di variazione del fattore rispetto all'esecuzione precedente.Se questo valore è significativo nel modello finale, l'autocorrelazione ha influenzato i risultati.
- Randomizzazione dell'ordine di esecuzione in ogni passaggio quando possibile per determinare quale passaggio ha causato l'autocorrelazione (non applicabile a un processo continuo)
- Assicurarsi che quando vengono testate alcune condizioni con movimenti in entrambe le direzioni prima della corsa corrente e che alcune corse vengano ripetute con condizioni identiche.
- Se il processo può essere completamente pulito A volte quindi assicurati che le prime condizioni vengano eseguite dopo che il DOE copra il più possibile lo spazio di progettazione, essenzialmente progetta un DOE usando solo quei punti, anche se la potenza è bassa.
È possibile dire a JMP di progettare un esperimento che tenga conto di una di queste idee o ci sono altri trucchi da usare qui?
dainaRe: Progettare un esperimento anticipando l'autocorrelazione.Ecco i miei pensieri, nessun ordine particolare:
1. Non sono sicuro che chiamerei il tuo dilemma "autocorrelazione". Mi sembra più che tu abbia una covariata o un rumore che può influenzare i trattamenti. Riesci a misurare le "condizioni o pulizia" del mixer in laboratorio? Oppure puoi misurare le condizioni del processo continuo?
2. Puoi trarre vantaggio da qualsiasi progetto a trama divisa per gestire il rumore e le restrizioni desiderate sulla randomizzazione? La randomizzazione non ti consentirà di assegnare la variazione dovuta al rumore.
3. Non sono sicuro che pulire il processo o il mixer prima di ogni trattamento sia effettivamente una buona idea. Lo spazio del design non è realmente rappresentativo della realtà (poiché raramente o mai puliscono o fermano il processo continuo nella realtà). Questo sarebbe uno spazio di inferenza inappropriato e potrebbe persino indurre rumori o effetti fattoriali insoliti.
4. La replica è, ovviamente, un'altra buona opzione, sebbene possa essere difficile mantenere le condizioni "costanti" all'interno del blocco. Potete modificare di proposito le condizioni? In tal caso, potresti essere in grado di esagerare l'effetto tra i blocchi e lasciare che la variazione casuale della condizione si verifichi all'interno dei blocchi.
5. Potrei anche suggerire studi di campionamento (componente della variazione) per determinare la consistenza del miscelatore o del processo continuo e possibilmente anche avere un'idea dell'entità delle "condizioni" sulle variabili di risposta. Questo darebbe alcuni buoni indizi per decidere come gestire la condizione durante la sperimentazione.
Re: Progettare un esperimento anticipando l'autocorrelazione.# 3 - sì. Ho pensato a questo in termini di una padella in ghisa ben stagionata. Sfregarlo fino al metallo lucido consumerà molta buona volontà, molto velocemente. Nessuno lo fa più di una volta. (Basato su tre punti dati.)
Re: Progettare un esperimento anticipando l'autocorrelazione.Grazie @statman e @Craige_Hales , come sempre mi hai dato degli spunti su cui riflettere!Ai tuoi punti:
- Per rappresentare la 'pulizia' del miscelatore potremmo in teoria misurare la quantità di materiale rimasto nel miscelatore e la concentrazione di contaminante in quel materiale.La concentrazione è abbastanza facile (questo è il risultato della corsa precedente) ma non credo che quantificare la quantità di materiale sia pratico in questo caso.
- Questo potrebbe essere il punto cruciale della mia domanda, forse posso ma non so come!Tutti i progetti che conosco o che potrei trovare darebbero una buona distribuzione delle modifiche prima di ogni esecuzione se fossero incluse molte esecuzioni, ma ciò vanifica l'obiettivo del progetto di farlo con il minor numero di esecuzioni possibile. Spero di trovare un design che vari non solo i valori per ogni corsa, ma anche le modifiche precedenti a quella corsa.
- Potresti avere un buon punto qui, penso che ci sia un compromesso tra iniziare con un processo troppo pulito rispetto a uno troppo sporco rispetto alle condizioni di esecuzione previste in futuro.
- Sì, in questo caso abbiamo il pieno controllo delle condizioni, quindi sono d'accordo che questo sia un buon approccio.Come per il punto 2, lo sto facendo oggi modificando manualmente il design DOE, sarebbe bello trovare un metodo di progettazione che lo farebbe per me.
- Buona idea!Stavo pianificando di utilizzare corse replicate per quantificare l'errore di misurazione, ma perché affrontare tutti questi problemi quando potremmo semplicemente condurre un'analisi del sistema di misurazione utilizzando una delle corse.
Re: Progettare un esperimento anticipando l'autocorrelazione.Aggiungo un pensiero a @Craige_Hales e @statman i commenti di... da considerare dal punto di vista dell'analisi. Assicurati di guardare con scetticismo i tuoi grafici residui, in particolare i residui rispetto al grafico dell'ordine di esecuzione dell'esecuzione sperimentale. Guarda quelle trame per quella che chiamo la "3 second rule" di Peter Bartell. Se vedi uno schema nei primi 3 secondi... hai una certa quantità di autocorrelazione. Se non vedi uno schema entro 3 secondi... smetti di cercare. Qualunque cosa tu abbia fatto per eseguire effettivamente l'esperimento non ha comportato una sostanziale autocorrelazione delle risposte.
