최초 사용자 - 맞춤형 DoE안녕하세요,
이전에 실험 설계를 수행했지만 꽤 표준적인 설계(선별 설계, 완전 요인)를 수행했습니다.
저는 이전에 JMP를 사용해 본 적이 없으며 맞춤 설계를 시도한 적도 없습니다. 나는 내가 만든 맞춤형 DoE의 실행 가능성에 대한 의견을 얻을 수 있기를 바랐습니다.
4가지 요인(시간, 온도, 촉매제 양, 용매)과 하나의 공변량 요인(용액의 수분 함량)이 있습니다.
나는 이러한 요인들이 내가 합성하고 있는 폴리머의 분자량에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶습니다.
모든 의견을 보내 주시면 감사하겠습니다!
실험 설계Re: 최초 사용자 - 맞춤형 DoE안녕하세요 스콧,
1) 네, 좋은 지적이네요! 저는 세 가지 다른 용매를 사용하고 있습니다. 나의 주요 관심은 용매의 극성이 반응에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것입니다. 연속적인 요소로 만드는 것이 더 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그래서 요인으로 설정할 때 '이산 수치' 옵션을 선택했습니다. 다시 범주형 요인으로 되돌리겠습니다!
2) 처음에는 확정 선별 설계를 사용하려고 했으나 원하는 모든 요소와 수준을 통합할 수 없었기 때문에 맞춤형 설계를 선택했습니다.
3) 안타깝게도 제가 가지고 있는 실험 설정의 특성상 수분 함량을 피할 수 없습니다. 반응에 영향을 미치는 것으로도 알려져 있으므로 공변량으로 추가하는 것이 가장 좋다고 생각했습니다. 그 블로그 게시물을 꼭 확인해 보겠습니다!
감사합니다!
테홀
Re: 최초 사용자 - 맞춤형 DoE안녕하세요, 스텟맨님,
당신의 응답을 주셔서 감사합니다! 어떤 효과를 추정해야 하는지 알고 있습니다. 그리고 중심점과 반복에 관해서는 --- 이것이 전체 디자인을 더 좋게 만든다는 말을 자주 들었기 때문에 디자인을 만드는 동안 각각 2개씩 추가했습니다.
감사합니다!
Re: 최초 사용자 - 맞춤형 DoE안녕하세요 테홀-
JMP에 오신 것을 환영합니다!
맞춤형 DOE 플랫폼은 DOE를 시작하기에 좋은 장소이며 설명한 실험에 적합합니다. 다음은 몇 가지 의견/관찰입니다.
1) 극성 인자가 연속적인 것으로 보이지만 값이 정확하지 않은 것 같습니다. 일반적으로 연속형 요인의 중심점 값은 최소값과 최대값 사이의 중간에 있어야 합니다. 이 경우 최소값은 2개, 최대값은 38개이므로 중간점은 20입니다(그러나 표에는 "7"이 나타납니다). 극성 값이 다른 용매 선택으로 인해 발생하는 경우 "용매"를 범주형 요인으로 만드는 것을 고려할 수 있습니다. 사용자 정의 DOE 플랫폼에서 이 작업을 수행할 수 있지만 요인을 추가할 때 범주형을 선택하고 요인의 수준 수를 지정합니다(용매가 2개인 경우 2, 용매가 3개인 경우 3 등).
2) 상당히 넓은 요인 설정을 기반으로 하여 이는 주효과를 밝히려는 선별 DOE인 것으로 보입니다. 그러나 여기에서는 최적화 DOE에 더 적합할 수 있는 상호작용 및 다항식 항을 살펴보기에 충분한 실험이 있습니다. 이에 대한 유일한 단점은 처음 실행하는 데 필요한 것보다 더 많은 실험을 실행할 수 있다는 것입니다. 특히 일반적으로 실행하지 않거나 역사적 지원이 많지 않은 요인 설정을 탐색하는 경우 더욱 그렇습니다.
3) 실제적으로 공변량 요인을 피할 수 있는 방법이 있다면 실험을 단순화할 수 있습니다(용매 건조, 시간이 지나도 수분 함량이 변하지 않는 단일 배치 사용 등). 공변량 요인이 불가피하다면 JMP DOE 플랫폼의 공변량 요인에 대한 훌륭한 블로그 게시물을 읽어보시기 바랍니다.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
이것이 도움이 되기를 바라며 DOE에 행운이 있기를 바랍니다. 실험을 실행한 후 결과를 보고 싶습니다!
-스콧
Re: 최초 사용자 - 맞춤형 DoE에 관한 귀하의 질문에 답변을 드릴 수 있을지 잘 모르겠습니다. 생존 능력 . 또한 이것이 원하는 것을 달성하는 데 가장 효과적이고 효율적인 수단인지 대답할 수 없습니다. 상황에 대한 정보가 충분하지 않습니다. 많은 옵션이 있습니다.
맞춤형 디자인은 사용자가 어떤 효과를 추정해야 하는지, 어떤 효과는 추정하지 않는지에 대한 아이디어를 기반으로 합니다(조사하려는 특정 기준이 있을 수도 있음). 나는 당신이 무엇을 예측하는지 모르지만 디자인에 의사 중심점이 있는 것처럼 보이기 때문에 일부 비선형 효과에 관심이 있는 것 같습니다(실제로 중앙에 있지 않음). 맞춤 디자인 아래의 녹색 화살표를 사용하여 디자인을 평가할 수 있습니다. 내 생각에는 혼합 모델을 추정하는 데 유용할 수 있는 무작위 복제가 있는 것 같습니다.
