スクリーニング計画の設定こんにちは、
現在、最初のカスタム デザインを設定しようとしていますが、選択に悩んでいます。 問題は、因子のグループが 4 つあることです。第 1 グループには 2 つのオプションがあり、第 2 グループには因子が 3 つあり、第 3 グループには因子が 4 つあり、第 4 グループには因子が 1 つだけあります。したがって、因子は合計 10 個ありますが、それらは連続値です。 ここは設定に苦労するところです。 それらがカテゴリのみである場合は、一定量のレベルを持つカテゴリ因子を追加するだけです。
以前の実験からすでにわかっていること:
- 各要因の集中は、結果に二次的な影響を与えます。 つまり、相互作用をチェックするだけでなく、さまざまな濃度での相互作用もチェックする必要があります。
- 実行中には、第 3 グループの異なる因子のみが同時に存在する必要があります。 したがって、第 1 グループの 2 つの因子または第 2 グループの 3 つの因子の組み合わせを許可しない制約を設定する必要があります。
10 個の因子を連続因子として追加するカスタム計画を試してみました。 次に、「因子制約の定義」と「禁止された組み合わせフィルターの使用」で、因子 1 AND 因子 2 (グループ 1) または因子 1 AND 因子 2 AND 因子 3 (グループ 2) を設定しました。 最小値と最大値が含まれていることを確認しましたが、理解できないのは、2 番目の相互作用を追加するときに、相互作用係数 1*係数 2 と他の組み合わせが含まれていることです。 したがって、すでにエラーが発生していると思います。
これらの不要なインタラクションを削除する方法がわからなかったので、時間をかけて 2 番目と 3 番目のインタラクションのリストから手動で削除しましたが、とにかく、表に進むとこれらの組み合わせが含まれています。
デザインはどのように進めればよいですか?
ありがとう。
実験計画法Re: スクリーニングデザインの設定いくつかの重要な利点を得るために、因子レベル (X) を線形変換するのが一般的です。 コーディングは単純に (XM)/H です。M は低設定と高設定の間の中間点 ((高 + 低) / 2)、H は半分の範囲 ((高 - 低) / 2) です。 したがって、X1、X2、および X3 はスケール不変ベースでモデル化されるようになりました。 あなたの場合、グループ 1 の各因子は、デフォルトのコード化レベル -1 および +1 を持つ 2 番目の因子であるグループ 1 レベルを使用することにより、このアプローチを使用しています。
Re: スクリーニングデザインの設定実際のところ、「濃度は実際にはコード化されている」という意味がわかりません。 これについて詳しく説明していただけますか、またはさらに詳しい情報を提供していただけますか? ありがとう。
Re: スクリーニングデザインの設定はい、しかし、濃度は実際にはコード化されており、したがって、関係する各要因に固有であることは理解しています。
Re: スクリーニングデザインの設定ご提案いただきありがとうございます。
因子のプロパティを 2 つに分割するのは非常に良いアイデアです。 グループ 1 で推奨したように、これを試してみましょう。 係数を 0 に設定することについての警告は、実際には良い考えです。 これにより、その因子が存在する必要があるかどうかがわかり、RSM を使用することで、中間点を含めることによってさまざまな濃度に関する情報も得られます。 一部の相互作用が濃度に依存する場合、それらを推定することもできますよね? これはこの設計で評価できるということでよろしいでしょうか。
Re: スクリーニングデザインの設定ご説明いただきありがとうございます。 次に、グループ 1 とグループ 2 に対して 2 つの要素を定義すると思います。 最初の要素 (たとえば、以下の要素 1 および要素 2) は材料を特定し、2 番目の要素 (たとえば、以下の要素 1 レベルおよび要素 2 レベル) は濃度を特定します。 各物質の実際の濃度範囲は大幅に異なるため、濃度にはデフォルトのコード化レベル -1 および +1 を使用します。 個々の因子 (A または B など) に適切な低レベルおよび高レベルの濃度を使用します。 選択した材料を使用した別の実験で実際の濃度を最適化できるようにスクリーニングしています。 次のようになります。
ただし、グループ 3 (因子 3) についてはわかりません。 同じ実行に 4 つの要素のいずれか 1 つまたは 2 つ (あるいは 3 つ?) が関係している可能性がありますが、正しいですか? ここですべての組み合わせを列挙する必要がある場合があります。
インタラクションにより、実行数が急速に増加します。 グループ間の潜在的な相互作用について慎重に検討し、可能性のある相互作用を含める必要がありますが、実行数を管理しやすい状態に保つために、今除外できるものは除外します。 (他の方法もありますが、常に最初に信頼できる、または精査できる事前知識を使用する必要があります。)
(連続因子のレベルに 0 を使用することはお勧めしません。その方法では、常に存在するのではなくレベルが変化するため、本質的にカテゴリカル因子 (不在、存在) になるためです。)
この段階ではモデルを効果のテストのみに使用し、因子設定の最適化には使用しない可能性が高いため、このアプローチはうまく機能する可能性があります。
まだ汚いのはわかっています。
Re: スクリーニングデザインの設定状況がよく理解できていないので、これまた難しいです。 各グループの後に出力を測定できますか、それとも応答は最後またはすべてのグループでのみ測定されますか?
私は次のアドバイスを提供します。
1. 何かを結論付けるために単一因子実験を使用しないでください。 推論空間がまったく小さすぎるため、他の設計要素やノイズとの相互作用を推定することは不可能です。 実際、二次関数のように見えるものは、相互作用またはノイズ効果である可能性があります。
2. 仮説、つまり各要因が反応への影響にどのように、そしてなぜ寄与するのかについての説明から始めます。 仮説を使用してモデルを開発します。
3. 複数の実験計画を作成し、それらが提供する潜在的な情報 (推定できるもの)、制限されるもの (推論空間)、および交絡されるもの (おそらく高次の効果) についてそれぞれを評価します。 これを各設計に必要なリソースと比較してください。
4. 各設計から考えられるすべての結果と、その後に実行するアクションを予測します。 モデル効果の順位を予測します。
5. 次に、これが旅の終わりではなく始まりであることを念頭に置いて、1 つを選択して実行します。 ワンショットの解決策はありません。
最適設計と呼ばれる多くの設計には非常に複雑な交絡があり、意味が通じない場合にどのように反復するかを決定するのは困難であることを認識してください。
Re: スクリーニングデザインの設定こんにちは、マークベイリーさん
また、ご回答ありがとうございます。
要因がグループ化されているのはなぜですか? 各グループの意味や目的は何ですか?
因子は類似した特性のため、またグループ 3 を除いて各グループに 1 つの因子しか含めることができないという事実によりグループ化されています。 はい
グループ 1 とグループ 2 の因子は 1 つだけ存在する可能性があるが、グループ 3 には複数の因子が存在する可能性があるという意味ですか?
はい、正確に。
各グループの因子の濃度範囲は同じですか?
いいえ、100 倍も異なるものもあります。
Re: スクリーニングデザインの設定スタットマンさん、ご回答ありがとうございます。
何らかの要素が存在する必要はなく、どの要素をどれだけ含めるかを把握する必要があることに言及する価値があるかもしれません。 質問に答えて問題を特定するには、次の手順を実行します。
1. 因子を 1 つだけ含めていくつかの予備実験を実行し、二次応答があることを確認しました。 さて、組み合わせをスクリーニングする場合、これは真実であると思いました。 交互作用を理解するには、単一因子画面で決定された各因子に最適な条件を使用する必要があると思いますか? 単一の要素で最適な条件が、さまざまな要素を組み合わせたときに必ずしも最適な条件になるとは限らないと思います。
2. グループは同じ特性を共有する因子のセットであり、2 つのグループの場合は結合できません。
3. 特定の組み合わせを制限する場合にこれがどのように役立つかわかりません。
4. いいえ、実際にはあなたの言うことが正しいです。 いいアイデアですね。
デザインを設定する際の主な問題は、同時に 2 つのレベルを必要とすることだと思います。各グループの最も重要な要素とそれらがどのように相互作用するかを理解したいと同時に、それらがどのように相互作用するかを理解したいと考えています。異なる濃度。 次に、各実行にすべての要素が存在することを望みません。
Re: スクリーニングデザインの設定要因がグループ化されているのはなぜですか? 各グループの意味や目的は何ですか?
グループ 1 とグループ 2 の因子は 1 つだけ存在する可能性があるが、グループ 3 には複数の因子が存在する可能性があるという意味ですか?
各グループの因子の濃度範囲は同じですか?
Re: スクリーニングデザインの設定コミュニティへようこそ。 あなたの投稿を読みましたが、状況をよりよく理解していなければ、具体的なアドバイスを提供するのは難しいと認めざるを得ません。 いくつか質問/コメントがあります:
1. 二次効果があることはどうやってわかりますか? 通常、スクリーニングを行うときは、希少性と階層性の原則に従ったモデルの開発を検討します。
2. 「グループ」とは何なのかわかりません。 この実験はプロセスの一連のステップに関するものですか? その場合は、分割プロット計画を利用できる可能性があります。
3. 非線形効果が疑われるので、まず最初に最終的なスクリーニング計画を使用してみてはいかがでしょうか?
4. 実験を大幅に節約しようとしていますか? そうでない場合、おそらく、無意味な相互作用に対して推定された効果を使用して MSE を推定できるでしょうか?
個人的には、実験は逐次行うべきだと信じています。 私は KISS の原則 (Keep It Simple and Sequential) に従います。 1 つの実験から多くを得ようとしすぎないでください。 実験が次の実験を設定するためのガイダンスを提供していることを確認してください。 スクリーニングのデザインは、旅の始まりを支援することを目的としています。
