Usuario por primera vez: DoE personalizadoHola,
He realizado diseños de experimentos antes, pero bastante estándar (diseño de cribado, factorial completo).
Nunca antes había usado JMP y nunca intenté probar un diseño personalizado. Esperaba poder obtener información sobre la viabilidad del DoE personalizado que he creado.
Tengo 4 factores (tiempo, temperatura, cantidad de catalizador, disolvente) más un factor covariable (contenido de agua en mi solución).
Quiero ver cómo estos factores afectan el peso molecular del polímero que estoy sintetizando.
¡Cualquier aportación es apreciada!
Diseño de experimentosRe: Usuario por primera vez - DoE personalizadoHola Scott,
1) ¡Sí, ese es un buen punto! Estoy usando tres solventes diferentes. Mi principal interés es ver cómo la polaridad de mis solventes afectará mi reacción. Tenía la impresión de que sería mejor convertirlo en un factor continuo. Por eso opté por la opción 'numérico discreto' al configurarlo como factor. ¡Lo revertiré a un factor categórico!
2) Inicialmente iba a utilizar un diseño de cribado definitivo pero no pude incorporar todos los factores y niveles que deseaba por lo que opté por un diseño personalizado.
3) Lamentablemente, no puedo evitar el contenido de agua debido a la naturaleza de la configuración experimental que tengo. También se sabe que influye en la reacción, por lo que pensé que sería mejor agregarlo como covariable. ¡Definitivamente revisaré esa publicación de blog!
¡Gracias!
Tehol
Re: Usuario por primera vez - DoE personalizadoHola estatista,
¡Gracias por su respuesta! Tengo una idea de qué efectos necesito estimar. Y en cuanto a los puntos centrales y las réplicas, agregué 2 de cada uno mientras hacía el diseño, ya que me han dicho a menudo que esto mejora el diseño general.
¡Gracias!
Re: Usuario por primera vez - DoE personalizadoHola Tehol-
¡Bienvenidos a JMP!
La plataforma Custom DOE es un excelente lugar para comenzar para un DOE y es apropiada para el experimento que usted describió. Aquí hay algunos comentarios/observaciones:
1) Parece que el factor de polaridad es continuo, pero los valores no parecen del todo correctos. Normalmente, el valor del punto central de un factor continuo debe estar a medio camino entre los valores mínimo y máximo. En este caso, tienes un mínimo de 2 y un máximo de 38, por lo que el punto medio es 20 (pero aparece "7" en la tabla). Si los valores de polaridad se deben a la elección de un solvente diferente, podría considerar convertir "Solvente" en un factor categórico. Puede hacer esto en la plataforma DOE personalizada, pero cuando agregue el factor, seleccione Categórico y designe cuántos niveles hay en el factor (2 para dos solventes, 3 para tres solventes, etc.).
2) Según la configuración de factores bastante amplia, este parece ser un DOE de detección en el que se podría intentar descubrir los efectos principales. Sin embargo, aquí tiene suficientes experimentos para comenzar a observar interacciones y términos polinomiales, que podrían ser más apropiados para un DOE de optimización. El único inconveniente de esto es que es posible que esté ejecutando más experimentos de los que necesita ejecutar inicialmente, especialmente si está explorando configuraciones de factores que normalmente no ejecuta o que no tienen mucho soporte histórico.
3) En una nota práctica, si hay una manera de evitar el factor covariable, esto simplificaría el experimento (secando los solventes, usando lotes únicos donde el contenido de agua no varía con el tiempo, etc.). Si los factores covariables son inevitables, le sugiero que lea esta excelente publicación de blog sobre factores covariables en la plataforma JMP DOE:
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
Espero que esto ayude y buena suerte con el DOE. ¡Me encantaría ver los resultados después de realizar los experimentos!
-Scott
Re: Usuario por primera vez - DoE personalizadoNo estoy seguro de poder responder a tu pregunta sobre viabilidad . Tampoco puedo responder si este sería el medio más eficaz o eficiente para lograr lo que desea. Simplemente no hay suficiente información sobre la situación. Hay muchas opciones.
El diseño personalizado se basa en que el usuario tenga una idea de qué efectos deben estimarse y cuáles no (y tal vez exista algún criterio específico que desee investigar). No sé qué predices, pero parece que te preocupa algún efecto no lineal, ya que parece que tienes algunos puntos pseudocentrales en el diseño (en realidad no están centrados). Puede evaluar el diseño utilizando las flechas verdes debajo del diseño personalizado. Supongo que tiene algunas réplicas aleatorias que pueden resultar útiles para permitirle estimar un modelo mixto.
