初めてのユーザー - カスタム DoEこんにちは、
私は以前に実験計画法を行ったことがありますが、かなり標準的なもの（スクリーニング計画、完全実施要因）でした。
私はこれまで JMP を使用したことがなく、カスタム設計に挑戦したこともありませんでした。 私が作成したカスタム DoE の実行可能性について何らかの意見が得られることを期待していました。
4 つの因子 (時間、温度、触媒の量、溶媒) と 1 つの共変因子 (溶液中の水分含有量) があります。
これらの要因が、合成しているポリマーの分子量にどのような影響を与えるかを確認したいと考えています。
ご意見をお待ちしております。
実験計画法Re: 初めてのユーザー - カスタム DoEこんにちは、スコットさん
1) はい、それは良い点です! 3種類の溶剤を使用しています。 私の主な関心は、溶媒の極性が反応にどのような影響を与えるかを確認することです。 継続要素にしたほうが良いのではないかという印象でした。 そのため、係数として設定する場合は「離散数値」オプションを選択しました。 カテゴリカルな要素に戻します。
2) 当初は最終的なスクリーニング デザインを使用する予定でしたが、必要なすべての要素とレベルを組み込むことができなかったため、カスタム デザインを選択しました。
3) 残念ながら、実験装置の性質上、水分を避けることができません。 反応に影響を与えることも知られているため、共変量として追加するのが最善であると考えました。 ぜひそのブログ投稿をチェックしてみます！
ありがとう！
テホル
Re: 初めてのユーザー - カスタム DoEこんにちは、スタットマンです。
ご返答ありがとうございます！ どのような効果を推定する必要があるかについては理解しています。 そして、中心点と複製については、全体のデザインがよくなるとよく言われるので、デザインを作成するときにそれぞれ2つずつ追加しました。
ありがとう！
Re: 初めてのユーザー - カスタム DoEこんにちはテホル-
JMPへようこそ！
カスタム DOE プラットフォームは、DOE を開始するのに最適な場所であり、説明した実験に適しています。 以下にいくつかのコメント/観察を示します。
1) 極性係数は連続的であるように見えますが、値は完全に正しくないようです。 通常、連続因子の中心点の値は、最小値と最大値の中間にある必要があります。 この場合、最小値は 2、最大値は 38 であるため、中間点は 20 になります (ただし、表には「7」が表示されます)。 極性の値が異なる溶媒の選択によるものである場合は、「溶媒」をカテゴリ要素にすることを検討してください。 これはカスタム DOE プラットフォームで行うことができますが、因子を追加する場合は、カテゴリカルを選択し、因子の水準数 (2 つの溶媒の場合は 2、3 つの溶媒の場合は 3 など) を指定します。
2) かなり幅広い因子設定に基づくと、これは主効果を明らかにしようとするスクリーニング DOE であると思われます。 ここには、交互作用と多項式項の検討を開始するのに十分な実験が用意されていますが、最適化 DOE にはこちらの方が適切である可能性があります。 この唯一の欠点は、特に通常は実行しない、または歴史的なサポートがあまりない因子設定を調査する場合に、最初に実行する必要があるよりも多くの実験を実行する可能性があることです。
3) 実際的な話として、共変量因子を回避する方法があれば、実験が簡素化されます (溶媒を乾燥させる、水分含量が時間の経過とともに変化しない単一バッチを使用するなど)。 共変量因子が避けられない場合は、JMP DOE プラットフォームの共変量因子に関するこの優れたブログ投稿を読むことをお勧めします。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
これが役に立ち、DOE の幸運を祈ります。 実験を実行した後に結果を見てみたいと思います。
-スコット
Re: 初めてのユーザー - カスタム DoEに関するご質問にお答えできるかわかりませんが、生存可能性。 また、これがあなたが望むことを達成するための最も効果的または効率的な手段であるかどうかにも答えることができません。 ただ状況に関する情報が十分ではありません。 たくさんのオプションがあります。
カスタム設計は、どの効果を見積もる必要があり、どの効果を見積もるべきではないか (おそらく調査したい特定の基準があるかどうか) についてユーザーがある程度のアイデアを持っていることに基づいています。 あなたが何を予測しているのかわかりませんが、デザイン内に疑似中心点があるように見えるため（実際には中心点ではありません）、非線形効果を懸念しているようです。 カスタム デザインの下にある緑色の矢印を使用してデザインを評価できます。 私の推測では、混合モデルを推定するのに役立つ可能性のあるランダム化された複製がいくつかあると思います。
