Mise en place d'une conception de dépistageSalut,
nous essayons actuellement de mettre en place notre premier design personnalisé, mais nous avons du mal à faire des choix. Notre problème est que nous avons 4 groupes de facteurs : le 1er groupe a 2 options, le 2ème groupe 3 facteurs, le 3ème groupe 4 facteurs et le 4ème groupe un seul facteur - donc au total 10 facteurs mais ce sont des valeurs continues. C'est là que nous avons du mal à le mettre en place. S'ils étaient uniquement catégoriques, nous ajouterions simplement des facteurs catégoriels avec un certain nombre de niveaux.
Ce que nous savons déjà des expériences précédentes :
- La concentration de chaque facteur a un effet quadratique sur le résultat. Cela signifie que nous devons non seulement vérifier les interactions, mais également vérifier les interactions à différentes concentrations.
- Seuls différents facteurs du 3ème groupe doivent être présents en même temps dans une série. Il faudrait donc mettre en place des contraintes pour ne pas autoriser les combinaisons des 2 facteurs du 1er groupe ou des 3 facteurs du 2ème groupe.
J'ai essayé une conception personnalisée dans laquelle j'ai ajouté les 10 facteurs en tant que facteurs continus. Ensuite, j'ai configuré sous "Définir les contraintes de facteur" et "Utiliser le filtre de combinaisons interdites": facteur 1 ET facteur 2 (du groupe 1) OU facteur 1 ET facteur 2 ET facteur 3 (du groupe 2). Je me suis assuré que les valeurs min et max sont incluses mais ce que je n'arrive pas à comprendre, c'est que lors de l'ajout des 2èmes interactions, le facteur d'interaction 1*facteur 2 est inclus ainsi que d'autres combinaisons. Je pense donc qu'il y a déjà une erreur.
Je ne savais pas comment me débarrasser de ces interactions indésirables j'ai donc pris le temps de les supprimer manuellement de la liste des 2ème et 3ème interactions mais de toute façon ces combinaisons sont incluses après avoir continué vers le tableau.
Comment procéder avec la conception ?
Merci.
Conception d'expériencesRe : Mise en place d'un design de dépistageIl est classique de transformer linéairement les niveaux de facteurs (X) pour plusieurs avantages importants. Le codage est simplement (XM)/H, où M est le point médian entre les réglages bas et haut ((haut + bas) / 2) et H est la demi-plage ((haut - bas) / 2). Ainsi, X1, X2 et X3 sont désormais modélisés sur une base invariante à l'échelle. Dans votre cas, chaque facteur du groupe 1 utilise cette approche en utilisant un deuxième facteur, niveau du groupe 1, avec les niveaux codés par défaut -1 et +1.
Re : Mise en place d'un design de dépistageEn fait, je ne comprends pas ce que tu entends par "la concentration est vraiment codée". Pourriez-vous s'il vous plaît développer ou fournir des informations complémentaires à ce sujet ? Merci.
Re : Mise en place d'un design de dépistageOui, mais vous comprenez que la concentration est vraiment codée, et donc propre à chaque facteur impliqué.
Re : Mise en place d'un design de dépistageMerci pour les suggestions.
Diviser les propriétés des facteurs en deux est une très bonne idée. Nous allons maintenant essayer ceci comme vous l'avez recommandé avec le groupe 1. Votre avertissement concernant la définition du facteur sur 0 est en fait une bonne idée. Nous savons ainsi si le facteur doit être présent et en utilisant un RSM, nous obtenons également des informations sur les différentes concentrations grâce à l'inclusion du point médian. Si certaines interactions dépendent de la concentration, nous pourrions également les estimer, n'est-ce pas ? Êtes-vous d’accord que cela pourrait être évalué par cette conception ?
Re : Mise en place d'un design de dépistageMerci pour la clarification. Ensuite, je pense que vous pourriez définir deux facteurs pour les groupes 1 et 2. Le premier facteur (par exemple, le facteur 1 et le facteur 2 ci-dessous) identifie le matériau et le deuxième facteur (par exemple, le niveau du facteur 1 et le niveau du facteur 2 ci-dessous) identifie la concentration. J'utiliserais les niveaux codés par défaut -1 et +1 pour la concentration, car les plages de concentration réelles pour chaque matériau varieront considérablement. Utilisez les concentrations faibles et élevées appropriées pour chaque facteur individuel (par exemple, A ou 
. Vous effectuez un dépistage afin qu'une autre expérience avec les matériaux sélectionnés puisse optimiser la concentration réelle. Cela pourrait ressembler à ceci :
Je ne suis cependant pas sûr du groupe 3 (facteur 3). Vous pourriez avoir un ou deux (ou trois ?) des quatre facteurs impliqués dans la même exécution, n'est-ce pas ? Vous devrez peut-être énumérer toutes les combinaisons ici.
Les interactions entraîneront une augmentation rapide du nombre d’exécutions. Vous devrez réfléchir attentivement aux interactions potentielles entre les groupes et inclure les interactions plausibles, mais exclure celles que vous pouvez exclure maintenant pour que le nombre d'exécutions reste gérable. (Il existe d'autres moyens, mais vous devez toujours utiliser en premier les connaissances préalables auxquelles vous pouvez faire confiance ou vérifier.)
(Notez que je ne recommande pas d'utiliser 0 pour un niveau d'un facteur continu car cela en fait essentiellement un facteur catégoriel (absent, présent) au lieu de toujours présent mais à des niveaux variables.)
Vous utiliserez probablement le modèle uniquement pour tester les effets, mais pas pour optimiser les paramètres des facteurs à ce stade. Cette approche pourrait donc bien fonctionner pour vous.
Je sais que c'est toujours le désordre.
Re : Mise en place d'un plan de dépistageEncore une fois difficile car je ne comprends pas assez bien la situation. Les résultats peuvent-ils être mesurés après chaque groupe ou la réponse est-elle mesurée uniquement à la fin ou dans tous les groupes ?
Je donne les conseils suivants :
1. N'utilisez pas d'expériences à un seul facteur pour conclure quoi que ce soit. L’espace d’inférence est totalement trop petit et les interactions avec d’autres facteurs de conception et le bruit sont impossibles à estimer. En fait, ce qui peut apparaître comme un quadratique pourrait être une interaction ou un effet de bruit.
2. Commencez par vos hypothèses, vos explications sur comment et pourquoi chaque facteur contribuerait à l'effet sur la réponse. Utilisez vos hypothèses pour développer des modèles.
3. Créez plusieurs plans d'expérience et évaluez chacun d'entre eux en fonction des informations potentielles qu'ils fourniront (ce qui peut être estimé), de ce qui sera restreint (espace d'inférence) et de ce qui sera confondu (peut-être des effets d'ordre supérieur). Comparez cela avec les ressources requises pour chaque conception.
4. Prévoyez TOUS les résultats possibles de chaque conception et les mesures ultérieures que vous prendrez. Prédisez l’ordre de classement des effets du modèle.
5. Ensuite, choisissez-en un et exécutez-le en espérant que ce soit le début de votre voyage, pas la fin. Il n’existe AUCUNE solution unique.
Réaliser que de nombreuses conceptions optimales, comme on les appelle, comporte des confusions très complexes et il est difficile de déterminer comment itérer lorsque les choses n'ont pas de sens.
Re : Mise en place d'un plan de dépistageSalut Markbailey,
merci également pour votre réponse.
Pourquoi les facteurs sont-ils regroupés ? Quelle est la signification ou le but de chaque groupe ?
Les facteurs sont regroupés en raison de propriétés similaires et du fait que je ne peux inclure qu'un seul facteur de chaque groupe à l'exception du groupe 3. Oui
Voulez-vous dire qu'un seul facteur du groupe 1 et du groupe 2 peut être présent mais que plusieurs facteurs du groupe 3 peuvent être présents ?
Oui, exactement.
La plage de concentration des facteurs de chaque groupe est-elle la même ?
Non, certains diffèrent d'un facteur 100.
Re : Mise en place d'un plan de dépistageMerci pour la réponse Statman.
Il convient peut-être de mentionner qu'il n'est pas nécessaire qu'un facteur soit présent, mais il suffit de déterminer quel facteur inclure et à quel montant. Pour répondre à vos questions et préciser le problème :
1. Nous avons mené quelques expériences préliminaires dans lesquelles nous n'avons inclus qu'un seul facteur et avons constaté qu'il existe une réponse quadratique. Maintenant, je pensais que c'était vrai si vous filtrez les combinaisons. Pensez-vous que je devrais utiliser les meilleures conditions pour chaque facteur déterminé dans l’écran à facteur unique afin de comprendre les interactions ? Je suppose que la meilleure condition pour un seul facteur n’est pas nécessairement la meilleure condition lorsque vous le combinez avec différents facteurs.
2. Un groupe est un ensemble de facteurs qui partagent les mêmes propriétés et, dans le cas de 2 groupes, ne peuvent pas être combinés.
3. Je ne sais pas comment cela m'aiderait à restreindre certaines combinaisons.
4. Non, en fait, vous avez raison. C'est une bonne idée.
Je pense que le principal problème avec la mise en place du design est que je veux avoir deux niveaux en même temps : je veux comprendre les facteurs les plus importants de chaque groupe et comment ils interagissent, mais en même temps comprendre comment ils interagissent au niveau du groupe. différentes concentrations. Deuxièmement, je ne veux pas que tous les facteurs soient présents à chaque exécution.
Re : Mise en place d'un design de dépistagePourquoi les facteurs sont-ils regroupés ? Quelle est la signification ou le but de chaque groupe ?
Voulez-vous dire qu'un seul facteur du groupe 1 et du groupe 2 peut être présent mais que plusieurs facteurs du groupe 3 peuvent être présents ?
La plage de concentration des facteurs de chaque groupe est-elle la même ?
Re : Mise en place d'un design de dépistageBienvenue dans la communauté. J'ai lu votre message et je dois admettre que sans mieux comprendre la situation, il est difficile de donner des conseils précis. J'ai quelques questions/commentaires :
1. Comment savez-vous qu’il existe des effets quadratiques ? Habituellement, lorsque nous effectuons une sélection, nous cherchons à développer des modèles suivant les principes de rareté et de hiérarchie.
2. Je ne suis pas sûr de ce qu'est un « groupe » ? Cette expérience porte-t-elle sur des étapes séquentielles d'un processus ? Si tel est le cas, vous pourrez peut-être profiter des conceptions en parcelles divisées.
3. Puisque vous soupçonnez des effets non linéaires, peut-être utiliser un plan de dépistage définitif pour commencer ?
4. Essayez-vous d’économiser considérablement l’expérience ? Si ce n’est pas le cas, peut-être que les effets estimés pour les interactions qui n’ont pas de sens peuvent être utilisés pour estimer la MSE ?
Personnellement, je crois à l'expérimentation séquentielle. Je suis le principe KISS (Keep It Simple and Sequential). N'essayez pas de tirer trop de leçons d'une seule expérience. Assurez-vous que votre expérience fournit des conseils pour la configuration de l'expérience suivante. Les conceptions de dépistage sont destinées à aider à démarrer le voyage.
