Diseñe un experimento que anticipe la autocorrelación.¿Hay alguna forma de anticipar y tener en cuenta los posibles efectos de las ejecuciones anteriores en un experimento?
Dos casos de uso:
- Laboratorio: las muestras se preparan utilizando un mezclador que no se puede limpiar completamente (de manera rentable) entre corridas.Las muestras se tratan posteriormente mediante un proceso que, de nuevo, no se puede limpiar por completo entre cada ejecución.
- Proceso continuo: un proceso no se detiene entre ejecuciones, sino que se establecen nuevas condiciones y se permite que el proceso se estabilice antes de medir los resultados.
Por supuesto, es mejor limpiar completamente o esperar mucho tiempo entre ejecuciones para garantizar la independencia, pero a veces esto tiene un costo prohibitivo o no se sabe cuánto tiempo esperar entre ejecuciones.Si el investigador quiere aceptar la posibilidad de que exista alguna autocorrelación entre corridas, ¿qué pasos puede tomar para al menos medir e idealmente dar cuenta de esto?
Mis ideas hasta ahora:
- Incluya las condiciones de ejecución anterior (para cada paso si utiliza la siguiente viñeta) como factores en el modelo final, a menudo como la cantidad que el factor cambió con respecto a la ejecución anterior.Si este valor es significativo en el modelo final, la autocorrelación influyó en los resultados.
- Aleatorizar el orden de ejecución en cada paso cuando sea posible para determinar qué paso (s) causó la autocorrelación (no aplicable a un proceso continuo)
- Asegúrese de que cuando se prueben algunas condiciones con movimientos en ambas direcciones antes de la ejecución actual y que algunas ejecuciones se repitan con condiciones idénticas.
- Si el proceso se puede limpiar completamente algunas veces luego, asegúrese de que las primeras condiciones se ejecuten después de que el DOE cubra la mayor parte del espacio de diseño posible, esencialmente diseñe un DOE utilizando solo esos puntos, incluso si la energía es baja.
¿Es posible decirle a JMP que diseñe un experimento que tenga en cuenta alguna de estas ideas, o hay otros trucos para usar aquí?
GAMARe: Diseñe un experimento que anticipe la autocorrelación.Aquí están mis pensamientos, sin ningún orden en particular:
1. No estoy seguro de poder llamar a su dilema "autocorrelación". Me parece más bien que tiene una covariable o ruido que puede afectar los tratamientos. ¿Puede medir el "estado o limpieza" del mezclador en el laboratorio? ¿O puede medir las condiciones del proceso continuo?
2. ¿Puede aprovechar algún diseño de parcela dividida para manejar el ruido y las restricciones deseadas sobre la aleatorización? La aleatorización no le permitirá asignar la variación debida al ruido.
3. No estoy seguro de que limpiar el proceso o el mezclador antes de cada tratamiento sea una buena idea. El espacio de diseño no es realmente representativo de la realidad (ya que rara vez o nunca limpian o detienen el proceso continuo en la realidad). Este sería un espacio de inferencia inadecuado e incluso podría inducir un ruido inusual o efectos de factores.
4. La replicación es, por supuesto, otra buena opción, aunque puede ser difícil mantener las condiciones "constantes" dentro del bloque. ¿Puede cambiar intencionalmente las condiciones? Si es así, es posible que pueda exagerar el efecto entre bloques y dejar que la variación aleatoria de la condición ocurra dentro de los bloques.
5. También podría sugerir estudios de muestreo (componente de variación) para determinar la consistencia del mezclador o proceso continuo y posiblemente incluso tener una idea de la magnitud de las "condiciones" en las variables de respuesta. Esto daría algunas buenas pistas para decidir cómo manejar la condición durante la experimentación.
Re: Diseñe un experimento que anticipe la autocorrelación.# 3 - sí. He estado pensando en esto en términos de una sartén de hierro fundido bien sazonada. Frotarlo hasta convertirlo en metal brillante consumirá mucha buena voluntad, muy rápido. Nadie hace eso más de una vez. (Basado en tres puntos de datos).
Re: Diseñe un experimento que anticipe la autocorrelación.Gracias @statman y @Craige_Hales , como siempre, ¡me has dado algunas cosas en las que pensar!A tus puntos:
- Para representar la 'limpieza' del mezclador, en teoría podríamos medir la cantidad de material que queda en el mezclador y la concentración de contaminantes en ese material.La concentración es bastante fácil (ese es el resultado de la ejecución anterior) pero no creo que cuantificar la cantidad de material sea práctico en este caso.
- Este podría ser el quid de mi pregunta, tal vez pueda, ¡pero no sé cómo!Todos los diseños que conozco o que podría encontrar darían una buena distribución de los cambios antes de cada ejecución si se incluyeran muchas, pero eso frustra el objetivo del proyecto de hacer esto con la menor cantidad posible de ejecuciones. Espero encontrar un diseño que varíe no solo los valores de cada ejecución, sino también los cambios previos a esa ejecución.
- Podría tener un buen punto aquí, creo que hay una compensación entre comenzar con un proceso que es demasiado limpio versus uno que está demasiado sucio en comparación con las condiciones de ejecución esperadas en el futuro.
- Sí, en este caso tenemos control total sobre las condiciones, así que estoy de acuerdo en que este es un buen enfoque.Al igual que con el punto 2, estoy haciendo esto hoy modificando manualmente el diseño del DOE, sería bueno encontrar un método de diseño que lo hiciera por mí.
- ¡Buena idea!Estaba planeando usar ejecuciones replicadas para cuantificar el error de medición, pero ¿por qué pasar por todos esos problemas cuando solo podíamos realizar un análisis del sistema de medición utilizando una de las ejecuciones?
