3x3x3 の完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですこんにちは！
私はコミュニティに初めて参加したので、DoE (3x3x3 完全階乗) 実験を完了した後のデータ結果についてアドバイスが欲しいと思っています。
3 つの要素 (塩化ナトリウム、クエン酸ナトリウム、グリシン) があり、3 つのレベル (0、100、200 mM 塩化ナトリウム、0、50、100 mM クエン酸ナトリウム、および 0、50、100 mM グリシン) でテストしました。 27 回すべての実行をテストしました。 応答はモノマー強度 (%) です。 理想的には、これら 3 つの要素に基づいて 100% に近いモノマー強度を達成したいと考えています。
ただし、実験の終了時点では、データには明確な傾向がありません (最も低い p 値は塩化ナトリウムの 0.27 で、2 番目に低い p 値は塩化ナトリウム * クエン酸ナトリウムの 0.28 でした。 他のすべて (グリシンおよびその他の二方向相互作用) の P 値は少なくとも 0.5 (グリシンは 0.9) です。
結果が 100% モノマーに近くなかった場合、このデータはどのように解釈できますか?各要素の最高レベルが、より有用なデータを生成するには十分に高くなかったのではないかと思います。 おそらく、これらの要因はいずれもモノマー % の向上に大きな影響を及ぼしません。
結果（JMP添付ファイル）に基づいてこのデータを解釈する方法を教えてください。 結果に基づいて結論を下すにはどうすればよいですか?
ありがとう！
消費者および市場調査実験計画法Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですサンプルが不安定な場合、分析の終了から測定までの時間は一定ですか?
効果を見つけるという観点から、因子の選択は明らかに重要です。 おそらく、ブレーンストーミングやプロセスマップまたは化学反応のレビュー後の「より広い網」によって、他の要因が特定される可能性があります。自分の理解が OFAT データや逸話的な経験に基づいているため、実際よりも多くのことを知っていると考えるのは簡単すぎます (つまり、それは常に起こります)。 実験の目的の 1 つは、「システム」内の変数をできるだけ多く現実的に調査して、それが実際にどのように機能するかを知ることです。 私は何十年にもわたって DOE についてユーザーを指導し、支援してきましたが、結果が驚くべきものでなく、既知のことに挑戦できないのは、私の経験上でも例外です。
「」と言っている意味がわかりませんが、DOE スペースは良くも悪くも反応の変化を引き起こすはずです。 応答の範囲をモデル化したいとします。 この実験は、最適な条件を見つけたり、複数の治療法の中から「勝者を選ぶ」ことを目的としたものではありません。 それは、モデル パラメーターの推定をサポートするために余裕のある最高のデータを提供することです。 モデルは最適な条件を見つけることを目的としています。 もう一度言いますが、私はあなたの意味を誤解しているかもしれません。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですこんにちは@Mark_Bailey 、同じ実行の繰り返し測定です。 各実行では、% モノマーだけでなく他の有用な情報が測定されるため、すべての応答データを JMP に含めたら、いくつかの回答/傾向が得られることを期待しています。 しかし、これは潜在的な変数の影響である可能性があると思います。 サンプル自体は不安定です (サンプル #111 の約 30% からわかるように)。 理想的なサンプルは 100% です)。
測定誤差が原因である可能性もあれば、これらの要因がこのサンプルにとって適切な選択ではないことも考えられます。
おそらく、これらの要因とレベルは最適な条件ではありません。
このデータについてはさらに分析する必要がありますが、フィードバックを提供していただきありがとうございます。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要です「...前回の実験...」の因子水準の順序に従っているかどうかはわかりませんが、確かに「チーム?」のように聞こえます。もしかしたら、OFAT の実験を少し試して、実行するたびに結論を出していたかもしれません...合理的な DOE アプローチを使用して、より実りあるもの (彼らの中で効率のトップ) を追求しているようなものでしょうか? この OFAT アプローチは、特に対話が多いシステムでは非常に誤解を招く可能性があります。
私は、あなたが説明した方法で係数が「ゼロ」に設定される化学ベースの実験/システムの大ファンではありませんでした。 多くの場合、この「何か」の欠如により、私たちが本当に関心を持っていた応答空間に大きな非線形性が生じ、線形モデリング手法に問題が生じました。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですまず、コミュニティへようこそと申し上げたいと思います。
Mark と Pete は素晴らしいフィードバックを提供してくれたので、あまり付け加えることはできませんが、私の考えは次のとおりです。
1. 投稿の中で何度か不安定性について言及しています。 あなたがやろうとしているのは最適化だと思います。 「安定性のレベル」が異なると最適化も異なるため、これは安定したプロセスでのみ実行する必要があります。 まずは実験（またはサンプル）を行って、なぜ不安定になるのかを理解する必要があるでしょうか? また、レベル設定は、最適化領域ではなく、まだ「因果構造の理解」領域にいることを示唆しています (一次モデルについてはすでに知っているはずです)。 これは山のふもとの地図を作成するのに似ています。 まず山の頂上に到達してから地図を作成します。
2. 「バッチ」内の各成分の割合に制限がある混合物の世界にいるようですか? 混合物中の 1 つの成分の量を増やすと、別の成分の量を減らさなければなりません...合計が 100% になる必要があります
3. p 値を解釈するときに、MSE 推定値が「作成」されるものを認識する必要があります。 実験では、ランダム誤差を推定する自由度はありません。 レプリケーションがないため、MSE は設計内の高次の効果 (二次と線形の交互作用など) の関数になります。 これらがアクティブな場合、MSE は大きくなり、F 値は小さくなり、p 値は大きくなります。 最初の実験と「同じ」トライアルをいくつか再度実行すると、何が得られるでしょうか?
4. モデルによって説明されるデータの変動性は非常に低いです (そして、残差は「奇妙」に見えます)。 これは、変動の原因となっている可能性のあるノイズ (モデル内で考慮されていない変数) があることを示す手がかりです。 これには、測定誤差、周囲条件、セットアップ、原材料の変動などが考えられます。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要です同じ条件でも広範囲の結果が得られるようです。
各状態/治療に対する 2 つの結果は 2 回の独立した実行ですか、それとも 1 回の実行で 2 つの測定値ですか? 実験誤差ではなく測定誤差なのでしょうか。 統計的な意味での誤差（ランダムな変動）を意味します。 間違いがあったというわけではありません。
また、何らかの強力な効果を示唆する可能性があることを期待して、完全要因モデルも試してみました。 その後、弱い効果が除去され、より鮮明な画像が現れる可能性があります。 しかしその代わりに、フィット感が大幅に欠如してしまいました。
このテストでは、モデルからの平方和誤差を使用した応答のランダム変動の推定値と、反復からの推定値を比較します。 繰り返しますが、各治療に対する 2 つの応答が複製 (新しい実行) を表すのか、同じ実行の繰り返し測定を表すのかはわかりません。 総誤差二乗和はモデルから得られます。 純粋なエラーは「複製」によるものです。 差が大きいことがわかり、データには説明されていない影響が残っていることが示唆されます。 潜む変数の影響？
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですこんにちは、マークベイリーさん
サンプルごとに 2 つの測定値を JMP ファイルに追加し、そのファイルをこのメッセージに添付しました (この実験は行の順序で実行されました)。
Fit Model を使用して、% モノマー 1 と % モノマー 2 をテストしました。 [効果の概要] で P 値にいくらかの改善が見られましたが、200 mM 塩化ナトリウム、100 mM クエン酸ナトリウム、または 100 mM グリシンよりも高いレベルをテストする必要があると思います。
このファイルをご覧になり、データ結果に関するフィードバックや今後の実験への推奨事項を提供していただけるかどうかお知らせください。
ありがとう！
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですこんにちは、マークベイリーさん
ご返答ありがとうございます！ さまざまな濃度の塩化ナトリウムをサンプルに添加すると (塩化ナトリウムなしの 20% から 500 mM の約 50% モノマーまで)、モノマー % の改善が見られたため、これは非常に興味深い研究です。 そこで、塩化ナトリウムそのものだけでなく、他の種類の化学物質（一度に 1 つの要素または複数の要素の組み合わせ）を追加することによって、% モノマー強度を改善できるかどうかを確認することに非常に興味がありました。
DoE 実行中、% モノマー強度は約 5 ～ 10% 変動します。 これは、この装置が二量体や大きな粒子に対しても非常に敏感であるためです。 さらに、研究のために選択したサンプルはすでに不安定です (17 ～ 20% モノマー)。 計10回測定し、その平均値を1回の測定値とします。 2 回測定し、その平均値をとりました。 モノマー % が最初の測定値で 30%、55% を示した場合は、測定をやり直して、測定値を前のデータ (10 回の個別測定を含む) と比較します。 次に、繰り返し測定で約 28%、次に 32% が示された場合は、単純に式から 55% を削除します。
あなたはそれについて言及しました適合表の要約では、応答の標準偏差が 12% であると推定されます。 サンプルがすでにあまり安定していないことを考えると、これは理にかなっていると思います。 おそらく、もっと高い塩濃度に注目すべきだったのでしょう (モノマー%を最適化するには高い塩濃度が必要である可能性を示唆する論文があります)。
これはとても役に立ちます！ おそらく、各塩を 100mM ではなく 500mM までの濃度で簡単にテストする必要があるでしょう。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですこんにちは、P_バーテルさん
ご返答ありがとうございます！
はい。それで合っています。 この研究では、ゼロ値は試験への完全な欠席を意味します。
チームは、3 つの組み合わせすべて (さまざまな濃度)、2 つの組み合わせ、または 1 つの要素だけをサンプルに導入することによって、サンプルのモノマー % を改善できるかどうかを確認したいと考えていました。 前回、塩化ナトリウムによってサンプルのモノマー%が実際に改善されるという実験がありましたが、その結果は、塩を添加しない場合の20%モノマーから500mM NaClではモノマー50%、150mM NaClでは約47%でした。 前回サンプルに 100mM NaCl を加えたところ、約 38% のモノマーが得られました (20% からわずかに改善)。 研究チームは、2 つの要因 (または 3 つすべて) の間に何らかの関係があるかどうかを確認することにも興味を持っていました。
チームがこの実験の各因子に対して間違った濃度を選択したのではないかと思います。
ご意見ありがとうございます！
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要ですのすべてに加えて、 @Mark_Baileyの考えには私も同意しますが、もう 1 つの観察結果がわかりました...計画では、因子の 1 つ、場合によっては 2 つが「ゼロ」値に設定される多くの処理の組み合わせがあり、最終的には完全な階乗であるため、次のようになります。すべてがゼロに設定される組み合わせが 1 つあること。 私はこれを裁判からの完全な欠席、反応（それがここで機能しているタイプのシステムである場合）と解釈していますか？ 化学系では、1 つ以上の化合物/成分/化学物質が完全に欠如していると、特徴づけようとしている挙動とはまったく異なる物理的/化学的/生物学的挙動が引き起こされることがあります。 ここで何が起こっているのでしょうか？ 反応に何かが「欠けている」と、3 つの成分すべてが治療の組み合わせに含まれる治療の組み合わせと比較して、まったく異なる物理現象が発生します。 ここではプロセスの知識と理解が鍵となります。
Re: 3x3x3 完全要因 DoE データ分析についてサポートが必要です何も変わらなかった場合、応答の変化はどうなるでしょうか。 つまり、すべての要因が一定に保たれた場合、繰り返しの実行により応答はどの程度変化するでしょうか? 適合度の要約テーブルでは、応答の標準偏差が 12% であると推定されます。 その結果は理にかなっていますか、それとも驚きましたか?
完全なモデルからの残差のプロットは、応答の分散が応答の全範囲にわたって一定ではないことを示唆しています。 分散は応答に比例しているように見えます。 その場合は可能でしょうか？
lambda = -1、つまり逆数を使用して応答の Box-Cox 変換を試しました。 あまり役に立ちませんでした。 しかし、機能は非常にフラットなので、大きな変化は期待していませんでした。
時間の経過に伴うスチューデント化残差 (行順序が実行順序であると仮定) は、強い外れ値を示唆するものではありませんが、潜在的なサイクルを示唆します。 制御も測定もされていないが、実行ごとに変動し、応答に影響を与えた可能性のある潜在的な変数が存在する可能性はありますか?
また、強い非線形効果が存在する可能性があるとも考えましたが、二次項を追加してもモデルは改善されませんでした。
応答のデータが間違った行に入力された可能性はありますか?
