決定的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法こんにちはコミュニティ、DSDから取得したデータのモデリングに問題があります。 これは10の要素の画面でした。 これを3ブロック（オペレーター）で実行し、追加の実行の最大数（8）を含めました。 これは私に31ランのテーブルを与えました。 すべての要因に妥当な範囲を設定するために、いくつかの初期距離測定実験を行いました。 残念ながら、反応が完全に失敗した4回の実行がまだあったので、応答として入力する価値はありません。
私の最初の質問は、これらの失敗した実行をどのように処理する必要があるかです。 理想的には、それらを除外する必要があると思いますが、データを提供した27回の実行がまだあります。 しかし、それらをテーブルから除外して、Fit Definitive Screeningスクリプトを実行しようとしても、何も起こりません。 エラーメッセージは表示されませんが、ウィンドウが開きません。 私の回答は、この回答を最小限に抑えることを目的とした「完了までの時間」であり、実験期間よりも長い時間を表す多数を入力することもできますが、これは任意のようです。 ただし、スクリプトは実行されます。
2番目の質問は、モデルの信頼性を高めるために反復実行を含めることができるかどうかです。 各実行条件の8つの複製を実行しました。 ただし、実行をコピーして貼り付けてスクリプトを実行しようとすると、何も起こりません。 現在、8回の実行の平均を取り、それを使用していますが、何らかの方法で個々の値を含める方がよいかどうか疑問に思っています。含まれている場合は、Fit Definitive Screeningスクリプトを使用してそれを行う方法はありますか？
標準のFitModelモジュールを使用してこれらの問題の両方を解決できますが、DSDの利点を逃しているようです。 ご回答ありがとうございます！ 私はJMP15.2を使用しています。 表を投稿することが役立つなら、私はそれを喜んでします。
DOERe：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法まず、私はあなたのデータを調べていないので、あなたが説明する障害モードを再現することはできません...しかし、あなたは運が悪いと思います。 DSDの機能を利用するには、実際には、各治療の組み合わせに対するすべての応答が必要です。 これは、Fit Definitive Screeningスクリプトで規定されているように、2段階分析用の非常に経済的で情報満載の設計です。 これが私の一般的な提案ですが、ここでもあなたのデータを見ていません。 しかし、少なくともこれを試してみます... DSD分析ワークフローから得られるのと同じ結論に戻ることができるかもしれません。
FitModelプラットフォームを使用する必要があります。 'そのまま'すべての複製を含めます。 同様に...統計的または実用的のいずれかで、これらのポイント間の変動に役立つ情報があるかもしれません。 DSD分析ワークフローは、DSDアプローチの利点を実現するために効果の希薄性を前提としているため、主な効果のみのモデルをフィッティングすることから始めて、どの効果がアクティブであるかを確認します。 うまくいけば、不足している治療の組み合わせは、これらのアクティブな主な効果を見つけることをそれほど傷つけません。 これらのアクティブな主効果を取得したら、モデルをそれらのアクティブな主効果と、それらの主効果の項を含むすべての可能な2つの因子の交互作用に適合させます。 そのモデルを適合させてください...そしてそれがあなたに何を伝えているかを見てください。
この2段階のアプローチは、Fit DefinitiveScreening分析プラットフォームが行うことを概念的に模倣しています。 このアプローチはあなたを近づけるかもしれないと思いますか？
他の人が何をしているのか興味があります@markbaileyまた@statman思うかもしれません？
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法私の考え：
1.応答変数：「完了までの時間」以外のものを測定できますか？ たとえば、「x」時間後の完了または化学の割合....言い換えると、現象を測定する他の方法。
2.これは、最適性を念頭に置いたDOE戦略の懸念事項です。 それらは、失われた/失われた/非定型のデータの影響を受けやすくなります。
3.不足しているデータを置き換える方法（これに関するいくつかのアイデアがありますが、不足しているデータが多いほど有用性は低くなります）？
- データセットの平均を使用する
- 予測データを使用します（これらの予測が事前に行われたことを願っています
- 持っているデータを回帰し、モデルを使用して欠落データを予測します（フィットモデルプラットフォームを使用）
- 上記のすべてを実行し、結果を比較します。それらがある程度一致する場合は、結果の分析に大きな自信があります。そうでない場合は、何を学び、次の反復を行うかを決定する必要があります。
4.「各実行条件の8つの複製を実行しました」というステートメントに少し混乱しています。 複製または繰り返し？ 彼らは独立した治療法でしたか？ それらが本当に複製であり、8つの複製すべてが反応しなかった場合（4回）、何を学びましたか？
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法Fit DefinitiveScreeningが行うことを確認したいいいえ値が欠落している場合、または最終的なスクリーニング設計から実行を削除または除外した場合に機能します。 専門的な分析は、折りたたみ構造分析のためのモデル行列を形成するときの計画行列の。 （Fit DefinitiveScreeningを使用できることに注意してくださいどれか折りたたみ式デザイン！）
反応なしで実行の欠落値を完了までの時間の非常に大きな数値に置き換えることは可能でしょうか？ この再コード化は数値的なトリックです。 一部の実行に本質的に無限の時間がかかった場合に分析を続行したいだけですが、これを有限の数で表します。 たとえば、反応時間が5分から2時間の範囲である場合、欠落している値の代わりに1000から100000の値を使用できます。 それは動作しますか？ 私はあなたの実験をできるだけ多く取り戻そうとしています。
余分な実行は本当に複製されますか？ つまり、これらは1回の実行で繰り返される測定ではありません。 完了までの時間は、それらが真の複製である必要があると思います-チェックするだけです。 もしそうなら、私は間違いなく個々の複製を含め、それらの平均ではありません。 ただし、反対の議論は、平均と標準偏差を推定し、これらをモデル化して、最小平均時間と時間の最小変動の両方を与える条件を見つけることができるということです。
私の最後のコメントは、Fit DefinitiveScreeningは素晴らしい特殊なツールであるということです。 それは本当にモデルの選択についてであり、それはそれが行く限りです。 最適な線形モデルを選択するためのツールは他にもたくさんあります。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法こんにちは@markbailey 、 @statman 、 @P_Bartell 、
考えてくれてありがとう！ 私は自分のデータテーブルを添付したので、それが役に立ったら、私が見ているものを複製することができます。 現在、「時間」列に値がないセルは失敗した実行です。 値がないと、Fit DefinitiveScreenスクリプトは実行されません。 これらの行/実行を除外しても、スクリプトは実行されません。 ランダムな値を割り当てると、実行されます。 実行を除外しないことが最善であり、これはモデルに害を及ぼすことはわかっていますが、テーブルの生成時に8つの追加実行を追加したので、失敗で4を失っても機能することを期待していました。 スクリプトが試行されないことに驚いただけです。 私はそのアプローチを試すことから始めました@P_Bartell提案され、私もそこに質問がありますが、それはおそらく別のスレッドであるはずであり、最初にもう少し時間を費やしたいと思います。 出てきた他の質問のいくつかに答えるために：
-はい、「完了までの時間」とは異なる指標を使用してみることができます。 私が考えることができる唯一のものは「実験の残り時間」であり、その値を最大化しようとします（失敗した実行の場合はゼロになります）。 これは、最大に達するまで時間とともに増加すると思われる信号を生成する生化学反応です。 失敗した実行では、シグナルが生成されなかったため、他に使用する値はありません。
-失敗した実行に値を割り当てようとしました。たとえば、実験の期間よりも大きい数値や、非常に大きな数値（機能しなかったため、無限の時間に近い）などです。これらは、モデルを実際に歪め、すべてを作成しているようです。他のデータポイントは影響が少ないです。
-明確にするために、私の複製は、同じ実行の複数の測定だけでなく、実行条件の繰り返しです。 したがって、合計で31 * 8 = 248の反応を実行しました。 これらの反応には当然ある程度のばらつきがあるため、複製が重要です。 現在表にある値は、8回の実行の平均です。 モデルに各実行からのデータを含めることにはある程度の価値があると思いましたが、テーブルに実行を追加しようとすると、Fit DefinitiveScreeningスクリプトが実行されません。
-「失敗から何を学んだか」に対処するために：失敗した実行を見ると、4つのうち3つが低Mgと高Log2X1の組み合わせを持っています。 これは反応に悪影響を与えると予想され、この組み合わせを使用できないように制約を設定することを検討しましたが、DSDはそれを許可しませんでした。 カスタムDOEを実行した場合、この制約を作成します。 （ただし、LowMgおよびHighLog2X1が機能した場合があるため、これは保証された障害ではありません）。
今のところ、個々のレプリケートデータを含め、失敗した実行を除外し、Fit Definitive Screeningスクリプトを使用せずに、このデータのモデル化を試みます。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法簡単な質問：時間の変化は、科学的に重要（または実用的に重要）ですか？
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法5分を超えるものはすべて興味深いでしょう。 3ブロック/オペレーターの「中間」アッセイでは、16、25、および25分で完了しました（これ自体、1人のオペレーターがなんとかしてはるかに高速であったことに少し懸念があります）。
これらの条件の多くはそれよりもはるかに悪いですが、私たちはそのタイミングを改善するのに役立つ可能性のある要因を特定することを望んでいました。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法ブロックごとにいくつかの分析（フィットモデル）を実行し、固定効果としてブロックを含めました。 添付のデータシート。 分析は飽和モデルを使用しており、削減されていません。 はい、ブロック効果は非常に難しい場合があります...多くの質問につながります。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法ありがとう@statman ！ 私はDOEモデリングにかなり慣れていないので、スクリプト化したモデルへの独自の方法を見つけようとしていますが、固定効果としてブロックを使用してデータセット全体を使用することに焦点を当てており、レプリケートデータを含めると役立つようです。 個々のブロックモデルの違いは確かに懸念されます。 助けてくれたみんなに感謝します。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法やあ@statman 、すべてのデータと効果としてのブロックを含む提供したモデルは、システムについて私たちが知っていることから理にかなっています。 私はあなたのモデルを再現しようとしていますが、特に、提供している要因のサブセット（pH、Mg、Log2X2、Log25X3）の二次相互作用と二次効果をどのように確認することに決めたかわかりません。私たちが期待した素晴らしい曲率。
私はその戦略を試しました@P_Bartell上記のように-主な効果をスクリーニングし、次にそれらをすべての可能な要因の組み合わせと交差させます。 また、いくつかの異なる方法でステップワイズ線形回帰を使用してみました。 しかし、あなたが提供したものほど予測的なものに私を導いたものは何もありません。あなたがどのようにしてそこにたどり着いたのかを知りたいのです。 あなたの思考プロセスへの洞察をいただければ幸いです。 または、私が読むべき特定のヘルプページがある場合は、私に知らせてください。
Re：最終的なスクリーニング設計で複製と失敗した実行を処理する方法DOEデータを分析するときの私の思考プロセスは、飽和モデルから始めることです。 これは、減法混色モデル構築へのアプローチ（段階的アプローチのような加法アプローチと比較して）。 飽和モデルとは、すべての自由度が割り当てられている場合です。 あなたの場合、私はブロックを固定効果として扱い、因子ごとの交互作用を含めました。 結果を分析するときは、最初に各要因（モデル項）がどのような実際的な効果を持っているかを考えてから、統計的有意性に注目します。 重要でない項目を削除してから、縮小されたモデルを再実行し、残差を分析します。 あなたのデータセットにとって実際的な重要性が何であるかわからないので、モデルを減らすことができませんでした。
