Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoCiao comunità, ho problemi a modellare alcuni dati che ho ricevuto da un DSD. Questa era una schermata di 10 fattori. L'abbiamo eseguito con 3 blocchi (operatori) e ho incluso il numero massimo di esecuzioni extra (8). Questo mi ha dato una tabella di 31 piste. Abbiamo condotto alcuni esperimenti iniziali di determinazione della distanza per stabilire limiti ragionevoli per tutti i fattori. Sfortunatamente abbiamo ancora 4 corse in cui la reazione è completamente fallita, quindi non ho alcun valore da inserire come risposta.
La mia prima domanda è come dovrebbero essere trattate queste corse fallite? Idealmente suppongo che dovrebbero essere esclusi e avrei ancora 27 esecuzioni che hanno fornito dati. Ma se li escludo dalla tabella e provo a eseguire lo script Fit Definitive Screening, non succede nulla. Non c'è nessun messaggio di errore ma la finestra non si apre. La mia risposta è "Time to Completion", con l'obiettivo di minimizzare questa risposta, e potrei semplicemente inserire un numero elevato che rappresenta un tempo più lungo della durata dell'esperimento, ma questo sembra arbitrario. Lo script verrà eseguito comunque.
La mia seconda domanda è se posso includere esecuzioni replicate per avere maggiore fiducia nel modello? Abbiamo eseguito 8 repliche di ciascuna condizione di esecuzione. Tuttavia, se copio e incollo una corsa e provo a eseguire lo script, ancora una volta non succede nulla. In questo momento sto solo prendendo la media delle 8 esecuzioni e usando quella, ma mi chiedo se sarebbe meglio includere in qualche modo i singoli valori e, in tal caso, c'è un modo per farlo con lo script Fit Definitive Screening?
Posso utilizzare il modulo Fit Model standard per risolvere entrambi questi problemi, ma sembra che mi mancherebbe il vantaggio del DSD. Grazie per eventuali risposte! Sono su JMP 15.2. Se postare la tabella può essere utile sono felice di farlo.
Miscelazione e pulizia dei datiProgettazione di esperimentiRi: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoPiacere mio. Il design sperimentale è un argomento enorme con molte "sfaccettature". Ciò che complica ulteriormente l'argomento è che non esiste una "via giusta". Alcuni saranno più efficienti, altri più efficaci. Ho scoperto che devo prima capire la situazione, a quali domande sto cercando di rispondere, quali ipotesi sto cercando di approfondire, quali effetti del modello devo stimare. Progetto più opzioni / piani, penso a quale conoscenza potrebbe essere potenzialmente acquisita (in realtà prevedo ogni possibile risultato) per ciascuna opzione e la soppeso rispetto ai requisiti delle risorse. Riconoscendo che ripeterò, quindi di cosa ho bisogno per continuare l'indagine.
Sono stato estremamente fortunato ad imparare da alcune delle migliori menti (Box, Taguchi, McLean, Sanders, Diamond, Bisgaard, et.al.) e ho avuto il lusso di essere coinvolto nella progettazione e nell'analisi di migliaia di esperimenti. Molte delle streghe in retrospettiva avrebbero potuto essere progettate meglio...LOL
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoPiù imparo, più mi rendo conto di quanto non so. Grazie per la continua guida!
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoIn futuro, consiglierei di sapere quali effetti del modello vuoi separare, quali effetti del modello sei disposto a confondere e quali effetti del modello non vuoi includere nello studio PRIMA di selezionare il progetto da eseguire!
Non puoi utilizzare la macro della superficie di risposta e devi assicurarti che il blocco non sia un effetto casuale. Per creare il modello, dovrai conoscere i gradi totali di libertà disponibili e l'aliasing nel tuo esperimento. (Non inserire mai termini con alias nel modello, otterrai errori di singolarità). Potresti iniziare da qui:
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/effect-model-selection-for-dsds.shtml#ww292566
Quando crei il progetto in JMP, dovresti ottenere una freccia che è uno script per valutare il progetto, questo fornirà la struttura di aliasing. Se hai eseguito un blocco completo, il tuo modello conterrà il modello di progettazione della retinatura definitivo, il blocco e tutti gli effetti del modello di retinatura definitivo blocco per blocco.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoGrazie statman, penso di aver capito l'approccio.
Per generare il mio modello saturo, ho iniziato con tutti i fattori, tutti i fattori al quadrato e tutte le interazioni (utilizzando la macro Superficie di risposta). Quindi eseguendo uno standard dei minimi quadrati. Esiste un'opzione per trattare il blocco come un effetto fisso? Attualmente il risultato elenca un paio di singolarità che sembrano impedirmi di ottenere valori p per qualsiasi interazione. Restare bloccato lì. Nel tuo modello, hai tutti i fattori e alcune interazioni ma non tutte, significa che hai già ridotto il modello in qualche modo? Come sapevi quali rimuovere?
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoIl mio processo di pensiero durante l'analisi dei dati DOE è iniziare con un modello saturo. Questo è chiamato il sottrattivo approccio alla costruzione del modello (rispetto all'approccio additivo come fa per gradi). Un modello saturo è quando vengono assegnati tutti i gradi di libertà. Nel tuo caso, ho trattato il blocco come un effetto fisso e ho incluso interazioni blocco per fattore. Quando si analizzano i risultati, pensare prima a quale effetto pratico ha ciascun fattore (termine del modello) e quindi guardare alla significatività statistica. Rimuovere gli elementi insignificanti, quindi eseguire nuovamente il modello ridotto e analizzare i residui. Non so quale sia il significato pratico per il tuo set di dati, quindi non ho potuto ridurre il modello.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoCIAO @statman , il modello che hai fornito includendo tutti i dati e il blocco di conseguenza ha senso da ciò che sappiamo sul sistema. Ho provato a ricreare il tuo modello ma ho avuto difficoltà, in particolare non sono sicuro di come hai deciso di guardare le interazioni secondarie e gli effetti quadratici per un sottoinsieme dei fattori (pH, Mg, Log2X2, Log25X3), che stanno fornendo il bella curvatura che ci aspettavamo.
Ho provato la strategia che @P_Bartell di cui sopra - vagliare gli effetti principali, quindi incrociare quelli con tutte le possibili combinazioni di fattori. Ho anche provato a utilizzare la regressione lineare graduale in diversi modi. Ma niente mi ha portato a qualcosa di così predittivo come quello che hai fornito, e vorrei solo sapere come ci sei arrivato. Qualsiasi comprensione del tuo processo di pensiero sarebbe apprezzata! O se c'è una particolare pagina di aiuto su cui dovrei leggere, per favore fatemelo sapere.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoGrazie @statman ! Sono abbastanza nuovo nella modellazione DOE, quindi sto cercando di trovare la mia strada per i modelli che hai scritto, ma concentrandomi sull'utilizzo dell'intero set di dati con il blocco come effetto fisso, e sembra che includere i dati replicati aiuti. Le differenze tra i singoli modelli a blocchi sono certamente preoccupanti. Grazie a tutti per l'aiuto.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoHo eseguito alcune analisi (modelli di adattamento) per blocco e ho incluso il blocco come effetto fisso. Scheda tecnica allegata. L'analisi utilizza modelli saturi e non sono stati ridotti. Sì, gli effetti di blocco possono essere piuttosto impegnativi... portando a molte domande.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoQualunque cosa maggiore di 5 minuti sarebbe interessante. Per il nostro test del "punto medio" per i 3 blocchi/operatori, è stato completato in 16, 25 e 25 minuti (il che è di per sé un po' preoccupante per il fatto che un operatore fosse in qualche modo molto più veloce).
Molte di queste condizioni sono molto peggiori di così, ma speravamo di identificare i fattori che potrebbero aiutarci a migliorare quel tempismo.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoDomanda veloce: quanto un cambiamento nel tempo ha un significato scientifico (o significato pratico)?
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoCIAO @Mark_Bailey , @statman , @P_Bartell ,
Grazie per i pensieri! Ho allegato la mia tabella di dati in modo da poter replicare ciò che sto vedendo, se questo è utile. Al momento, le celle senza valore nella colonna "Ora" sono le esecuzioni non riuscite. Senza un valore, lo script Fit Definitive Screen non viene eseguito. Se escludo quelle righe/esecuzioni, lo script continua a non funzionare. Se assegno valori casuali, verrà eseguito. So che è meglio non escludere alcuna esecuzione e ciò danneggerà il modello, ma poiché ho aggiunto 8 esecuzioni extra durante la generazione della tabella, speravo che perdere 4 a causa di errori potesse ancora funzionare. Sono stato solo sorpreso che la sceneggiatura non ci provi nemmeno! Ho iniziato provando l'approccio che @P_Bartell suggerito e ho anche delle domande lì, ma probabilmente dovrebbe essere un altro thread e prima voglio dedicare più tempo a questo. Per rispondere ad alcune delle altre domande che sono emerse:
- Sì, posso provare a utilizzare una metrica diversa da "Tempo al completamento". L'unico a cui potrei pensare è "Tempo rimasto nell'esperimento" e cercare di massimizzare quel valore (sarebbe zero per le esecuzioni fallite). Questa è una reazione biochimica che produce un segnale che dovrebbe aumentare nel tempo fino a raggiungere un massimo. Nelle esecuzioni fallite, non è mai stato prodotto alcun segnale, quindi non ho altri valori da utilizzare.
- Ho provato ad assegnare valori alle esecuzioni fallite, come numeri maggiori della durata dell'esperimento, o solo numeri molto grandi (approssimando un tempo di infiniti perché non ha mai funzionato), questi sembrano davvero distorcere il modello e rendere tutto il altri punti dati meno impattanti.
- Per chiarire, le mie repliche sono davvero ripetizioni delle condizioni della corsa, non solo misurazioni multiple della stessa corsa. Quindi in totale abbiamo eseguito 31*8 = 248 reazioni. Queste reazioni hanno naturalmente una certa variabilità, quindi le repliche sono importanti. I valori attualmente nella tabella sono la media delle 8 esecuzioni. Ho pensato che sarebbe stato utile includere i dati di ogni esecuzione nel modello, ma se provo ad aggiungere ulteriori esecuzioni alla tabella, lo script Fit Definitive Screening non viene eseguito.
- Per affrontare "Cosa ho imparato dai fallimenti": se guardo le corse fallite, 3 su 4 hanno una combinazione di Low Mg e High Log2X1. Ci si aspettava che ciò fosse dannoso per la reazione e avevo pensato di impostare un vincolo in modo che questa combinazione non potesse essere utilizzata, ma il DSD non lo consentiva. Se avessi fatto un DOE personalizzato avrei fatto questo vincolo. (sebbene ci siano casi in cui Low Mg e High Log2X1 hanno funzionato, quindi questo non è un fallimento garantito).
Per ora proverò a modellare questi dati escludendo le esecuzioni non riuscite, inclusi i singoli dati replicati e non utilizzando lo script Fit Definitive Screening.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoVoglio verificare che Fit Definitive Screening funzioni non lavorare se si hanno valori mancanti o esecuzioni eliminate o escluse dal progetto di retinatura definitivo. L'analisi specializzata dipende dal struttura ribaltabile della matrice di progettazione quando si formano le matrici del modello per l'analisi. (Si noti che è possibile utilizzare Fit Definitive Screening con Qualunque design pieghevole!)
Mi chiedo se sarebbe possibile sostituire i valori mancanti per le esecuzioni senza una reazione con un numero molto elevato per Tempo al completamento? Questa ricodifica è un trucco numerico. Vuoi semplicemente che l'analisi proceda dove alcune esecuzioni hanno richiesto essenzialmente un tempo infinito, ma rappresentalo con un numero finito. Ad esempio, se il tempo di reazione è compreso tra 5 minuti e 2 ore, è possibile utilizzare un valore compreso tra 1000 e 100000 invece dei valori mancanti. Funziona? Sto cercando di recuperare quanto più possibile del tuo esperimento.
Le corse extra sono davvero repliche? Cioè, non sono semplicemente misure ripetute di una singola corsa. Sospetto che Time to Completion richieda che siano vere repliche - sto solo controllando. In tal caso, includerei sicuramente le singole repliche e non la media di esse. Un argomento contrario, tuttavia, è che potresti stimare la media e la deviazione standard e modellarle per trovare le condizioni che ti danno sia il tempo medio minimo che la variazione minima nel tempo.
Il mio commento finale è che Fit Definitive Screening è uno strumento meraviglioso e specializzato. Si tratta davvero di selezionare il modello, e questo è tutto. Hai molti altri strumenti per selezionare il miglior modello lineare.
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoI miei pensieri:
1. Variabili di risposta: puoi misurare qualcosa di diverso dal "tempo di completamento"? Ad esempio, % di completamento o chimica dopo 'x' quantità di tempo....in altre parole altri modi per misurare i fenomeni.
2. Questa è una preoccupazione per qualsiasi strategia DOE con in mente l'ottimalità. Sono più suscettibili a dati persi/mancanti/atipici.
3. Come sostituire i dati mancanti (alcune idee su questo, ma più dati mancano meno utili)?
- Usa la media del set di dati
- Usa i dati previsti (si spera che queste previsioni siano state fatte a priori
- Regredisci sui dati che hai e utilizza il modello per prevedere i dati mancanti (utilizzando la piattaforma del modello di adattamento)
- Fai tutto quanto sopra e confronta i risultati .... se in qualche modo concordano, hai maggiore fiducia nell'analisi risultante, altrimenti devi decidere cosa hai imparato e quale dovrebbe essere la prossima iterazione.
4. Sono un po' confuso dall'affermazione "Abbiamo eseguito 8 repliche di ciascuna condizione di esecuzione". Repliche o ripetizioni? Erano trattamenti indipendenti? Se sono veramente repliche e tutte le 8 repliche non hanno reagito (le 4 volte), cosa hai imparato?
Ri: Come trattare i replicati e le corse fallite in un progetto di screening definitivoInnanzitutto, non ho esaminato i tuoi dati, quindi non posso replicare le modalità di errore che descrivi ... ma penso che tu sia sfortunato. Per raccogliere le caratteristiche di un DSD, devi davvero avere tutte le risposte per ogni combinazione di trattamento. È un progetto molto economico e ricco di informazioni per l'analisi in due fasi come prescritto dal copione Fit Definitive Screening. Ecco il mio suggerimento generale, ancora una volta non ho guardato i tuoi dati. Ma almeno farei un tentativo ... forse puoi tornare alle stesse conclusioni che raggiungeresti da un flusso di lavoro di analisi DSD.
Dovrai utilizzare la piattaforma Fit Model. Includi tutte le repliche "così come sono". Tanto vale... ci possono essere informazioni utili nella variazione tra quei punti... sia statistici che pratici. Poiché un flusso di lavoro di analisi DSD presuppone la scarsità di effetti per realizzare i vantaggi di un approccio DSD ... inizierei adattando un modello di soli effetti principali e vedere quali effetti sono attivi. Si spera che le combinazioni di trattamento mancanti non facciano troppo male trovando questi effetti principali attivi. Una volta ottenuti quegli effetti principali attivi, ora adatta un modello con quegli effetti principali attivi E tutte le possibili interazioni a due fattori, inclusi quei termini di effetto principale. Monta quel modello... e vedi cosa ti dice.
Questo approccio in due fasi imita concettualmente ciò che fa la piattaforma di analisi Fit Definitive Screening... più o meno. Penso che questo approccio potrebbe avvicinarti?
Sarei interessato a vedere cosa piace agli altri @Mark_Bailey O @statman potrebbe pensare?
Ri: Come trattare i replicati e le corse non riuscite in un progetto di screening definitivoCiao @Mark_Bailey
Successivamente, come si inseriscono le singole repliche nel DSD? Quando si progetta la tabella del DOE, non è presente alcuna casella per indicare il numero di repliche (mentre questa casella è presente, ad esempio, quando si progetta un disegno di screening classico).
Grazie
Sara
Ri: Come trattare i replicati e le corse non riuscite in un progetto di screening definitivoNon hai la stessa opzione con un DSD. Non è possibile replicare alcune corse se si desidera utilizzare lo screening definitivo in forma. Puoi copiare tutte le esecuzioni dopo aver fatto clic su Crea tabella e incollare una copia sotto le righe originali per replicare il progetto.
Ri: Come trattare i replicati e le corse non riuscite in un progetto di screening definitivoCiao @SaraA ,
Come menzionato da @Mark_Bailey , puoi replicare manualmente il design completo copiando e incollando tutte le righe appartenenti al DSD.
Puoi anche utilizzare la piattaforma Augment Design per replicare il tuo DSD: Replicate a Design
