Hai bisogno di aiuto con l'analisi fattoriale completa dei dati DoE 3x3x3Ciao!
Sono nuovo nella community e vorrei ricevere qualche consiglio sul risultato dei dati dopo aver completato l'esperimento DoE (3x3x3 fattoriale completo).
Ho tre fattori (cloruro di sodio, citrato di sodio e glicina) e ho testato a 3 livelli (cloruro di sodio 0,100,200 mM; citrato di sodio 0,50,100 mM e glicina 0,50,100 mM). Testato tutte le 27 corse. La risposta è l'intensità% del monomero. Idealmente, voglio raggiungere un'intensità del monomero vicina al 100% sulla base di questi tre fattori.
Alla fine dell'esperimento, tuttavia, i dati non hanno un trend chiaro (il valore p più basso era 0,27 per il cloruro di sodio e il secondo valore p più basso era 0,28 per cloruro di sodio*citrato di sodio). Tutto il resto (glicina e altre interazioni bidirezionali) ha almeno un valore P di 0,5 (glicina a 0,9).
Come posso interpretare questi dati se il risultato non era vicino al 100% di monomero?Sospetto che il livello più alto per ciascun fattore non fosse abbastanza alto da generare dati più utili. Forse nessuno di questi fattori ha un impatto enorme sul miglioramento della percentuale del monomero.
Per favore fatemi sapere come interpretare questi dati in base al risultato (file JMP allegato). Come posso trarre conclusioni in base al risultato?
Grazie!
Ricerche sui consumatori e sul mercatoProgettazione di esperimentiRi: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3se il campione è instabile, il tempo tra la fine della corsa e la misurazione è costante?
La scelta dei fattori, in termini di ricerca degli effetti, è ovviamente critica. Forse una "rete più ampia" successiva al brainstorming o alla revisione di una mappa del processo o della reazione chimica potrebbe identificare altri fattori. è troppo facile (vale a dire, succede sempre) pensare di sapere più di quello che realmente sai perché la tua comprensione è basata su dati OFAT o su esperienze aneddotiche. Uno degli scopi dell'esperimento è quello di esplorare realisticamente quante più variabili possibili nel "sistema" per scoprire come funziona effettivamente. Insegno e aiuto gli utenti con DOE da decenni ed è un'eccezione nella mia esperienza che i risultati non riescano a sorprendere, a sfidare ciò che è noto.
Non sono sicuro di cosa intendi quando dici "", ma il tuo spazio DOE dovrebbe provocare un cambiamento nella risposta nel bene e nel male. Vuoi modellare l'intervallo della risposta. L'esperimento NON consiste nel trovare le condizioni ottimali o nel "scegliere il vincitore" tra i trattamenti. Si tratta di fornire i migliori dati che ci si può permettere per supportare la stima dei parametri del modello. Il modello riguarda la ricerca delle condizioni ottimali. Ancora una volta, potrei aver interpretato male il tuo significato.
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3CIAO @Mark_Bailey , è una misurazione ripetuta della stessa corsa. Ogni esecuzione misura altre informazioni utili non solo la percentuale di monomero e spero di ottenere alcune risposte/tendenze una volta inclusi tutti i dati di risposta in JMP. Ma penso che questo possa essere l’effetto di una variabile in agguato. Il campione stesso è instabile (come puoi vedere dal campione n. 111 con circa il 30%). Il campione ideale sarebbe il 100%).
Potrebbe essere dovuto all'errore di misurazione o semplicemente questi fattori non sono la scelta giusta per questo campione.
Forse questi fattori e livelli non sono le condizioni ottimali.
Devo fare più analisi su questi dati, ma grazie per avermi fornito il tuo feedback!
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Non sono sicuro di seguire la sequenza dei livelli di fattore in "...un esperimento l'ultima volta..." ma sicuramente suona come "la squadra?" potrebbe aver provato una piccola sperimentazione OFAT e trarre conclusioni dopo ogni esecuzione... tipo inseguire qualcosa che sarebbe molto più fruttuoso (il capo dell'efficienza tra loro) utilizzando un approccio DOE razionale? Questo approccio OFAT può essere molto fuorviante soprattutto con i sistemi in cui abbondano le interazioni.
Non sono mai stato un grande fan degli esperimenti/sistemi basati sulla chimica in cui un fattore era impostato su "zero" nel modo in cui lo descrivi. Troppo spesso questa assenza di "qualcosa" creava grandi non linearità nello spazio di risposta a cui eravamo realmente interessati, rendendo problematici i metodi di modellazione lineare.
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Per prima cosa vorrei aggiungere il mio benvenuto alla comunità.
Mark e Pete hanno fornito ottimi feedback e non sono sicuro di poter aggiungere molto, ma ecco i miei pensieri:
1. Hai menzionato l'instabilità un paio di volte nei tuoi post. Quello che stai cercando di fare, penso, è l'ottimizzazione. Questo dovrebbe essere fatto solo su processi stabili poiché l'ottimizzazione sarà diversa a seconda dei diversi "livelli di stabilità". Forse dovresti sperimentare (o campionare) per capire prima perché c'è instabilità? Inoltre l'impostazione del livello suggerisce che sei ancora nello spazio di "comprensione della struttura causale", non nello spazio di ottimizzazione (dovresti già conoscere il modello del primo ordine). Questo è come mappare la base della montagna. Prima raggiungi la cima della montagna, poi mappala.
2. Sembra che tu sia nel mondo delle miscele dove esiste un vincolo sulla percentuale di ciascun componente nel "lotto"? Aumentando la quantità di 1 componente nella miscela, dovrai diminuire la quantità di un altro... la loro somma deve arrivare al 100%
3. È necessario essere consapevoli di ciò che "crea" le stime MSE quando si interpretano i valori p. Nel tuo esperimento non ci sono gradi di libertà per stimare gli errori casuali. Non hai alcuna replica, quindi l'MSE è una funzione degli effetti di ordine superiore nel tuo progetto (ad esempio, interazioni quadratiche per lineari). Se questi sono attivi, il tuo MSE sarà grande, i tuoi valori F saranno piccoli e i tuoi valori p saranno grandi. Se esegui nuovamente diverse prove "identiche" dal tuo primo esperimento, cosa ottieni?
4. La variabilità nei dati spiegata dal modello è piuttosto bassa (e i residui sembrano "strani"). Questo è un indizio della presenza di rumore (variabili non contabilizzate nel modello) che potrebbe spiegare la variazione. Potrebbe trattarsi di un errore di misurazione, delle condizioni ambientali, dell'impostazione, della variazione della materia prima, ecc.
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Sembra che ci sia una vasta gamma di risultati per le stesse condizioni:
I due risultati per ciascuna condizione/trattamento sono due serie indipendenti o due misure per una serie? Mi chiedo se si tratti di un errore di misurazione e non di un errore dell'esperimento. Intendo errore in senso statistico (variazione casuale). Non voglio dire che sia stato commesso un errore.
Ho anche provato il modello fattoriale completo sperando che potesse suggerire alcuni effetti forti. Gli effetti più deboli potrebbero quindi essere rimossi e emergerebbe un quadro più chiaro. Ma invece ho avuto una significativa mancanza di adattamento.
Questo test confronta la stima della variazione casuale nella risposta utilizzando l'errore della somma dei quadrati del modello con la stima delle repliche. Ancora una volta, non so se le due risposte per ciascun trattamento rappresentino la replica (nuova serie) o la misurazione ripetuta della stessa serie. La somma totale degli errori dei quadrati proviene dal modello. L'errore puro proviene dalle "repliche". Come potete vedere, la differenza è ampia e suggerisce che nei dati rimangono effetti non contabilizzati. L'effetto di una variabile in agguato?
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Ciao Markbailey,
Ho aggiunto due misurazioni per campione al file JMP e ho allegato il file a questo messaggio (questo esperimento è stato eseguito nell'ordine delle righe).
Ho usato Fit Model per testare% monomero 1 e% monomero 2. Ho notato qualche miglioramento nel valore P in Riepilogo degli effetti, ma penso di dover testare un livello superiore a 200 mM di cloruro di sodio, 100 mM di citrato di sodio o 100 mM di glicina.
Dai un'occhiata a questo file e fammi sapere se puoi fornirmi qualche feedback sul risultato dei dati o consigli per l'esperimento futuro.
Grazie!
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Ciao Markbailey,
Grazie per la vostra risposta! Questo è uno studio molto interessante perché abbiamo notato un miglioramento per la percentuale di monomero quando abbiamo aggiunto varie concentrazioni di cloruro di sodio al campione (dal 20% senza cloruro di sodio a circa il 50% di monomero con 500 mM). Quindi, eravamo molto interessati a vedere se potevamo migliorare l'intensità del monomero% aggiungendo non solo il cloruro di sodio stesso, ma altri tipi di sostanze chimiche (un fattore alla volta o un mix di fattori).
Durante la corsa DoE, la percentuale di intensità del monomero oscilla di circa il 5-10%. Questo perché lo strumento è molto sensibile anche ai particolati più piccoli o di grandi dimensioni. Inoltre, il campione che abbiamo selezionato per lo studio è già instabile (17-20% di monomero). Lo strumento misura un totale di 10 volte e ne prende la media per renderla come 1 misurazione. Ho preso due misurazioni e ho fatto la media tra le due. Se il monomero% mi ha dato il 30% sul primo e il 55%, rifaccio la misurazione e confronto la misurazione con i dati precedenti (comprese quelle 10 misurazioni separate). Quindi, se la misurazione ripetuta mostrasse circa il 28% e poi il 32%, rimuovo semplicemente il 55% dall'equazione.
L'hai menzionato tu La tabella Riepilogo dell'adattamento stima che la deviazione standard della risposta sia del 12%. Penso che questo abbia senso per me dato che il campione non è già troppo stabile. Forse avrei dovuto concentrarmi maggiormente su concentrazioni di sale molto più elevate (esiste un documento che suggerisce che potrebbe essere necessaria un'elevata concentrazione di sale per ottimizzare la% di monomero).
Questo è molto utile! Forse dovrei fare un test veloce con ciascun sale fino a 500 mm invece che 100 mm.
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Ciao P_Bartell,
Grazie per la vostra risposta!
Sì hai ragione. In questo studio, i valori zero indicano la totale assenza dallo studio.
Il team voleva vedere se potevamo migliorare la percentuale di monomero del campione introducendo tutte e tre le combinazioni (con varie concentrazioni), due combinazioni o solo un fattore nel campione. L'ultima volta abbiamo effettuato un esperimento in cui il cloruro di sodio ha effettivamente migliorato la percentuale di monomero del campione, ma il risultato è stato il 50% di monomero a 500 mM di NaCl, circa il 47% a 150 mM di NaCl dal 20% di monomero senza aggiunta di sale. L'ultima volta 100 mM di NaCl nel campione ci hanno fornito circa il 38% di monomero (leggero miglioramento rispetto al 20%). Il team era anche interessato a vedere se esiste qualche relazione tra due fattori (o tutti e tre).
Mi chiedo se il team abbia selezionato la concentrazione errata per ciascun fattore per questo esperimento.
Grazie per il tuo feedback!
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Oltre a tutto @Mark_Bailey di cui concordo, un'altra osservazione che vedo... nel progetto ci sono molte combinazioni di trattamenti in cui uno e talvolta anche due dei fattori sono impostati su valori "zero" e infine, poiché è un fattoriale completo, hai per avere una combinazione in cui tutto è impostato su zero. Lo interpreto come totale assenza dal processo, reazione (se questo è il tipo di sistema in gioco qui)? A volte nei sistemi chimici la completa assenza di uno o più composti/ingredienti/sostanze chimiche può indurre un comportamento fisico/chimico/biologico completamente diverso dal comportamento che si sta tentando di caratterizzare. Potrebbe essere quello che sta succedendo qui? Se nella reazione "manca" qualcosa entra in gioco un fenomeno fisico completamente diverso rispetto alle combinazioni di trattamenti in cui tutti e tre gli ingredienti sono inclusi nella combinazione di trattamenti. La conoscenza e la comprensione del processo sono fondamentali in questo caso.
Ri: Hai bisogno di aiuto con l'analisi dei dati DoE fattoriale completa 3x3x3Cosa ci si aspetterebbe dalla variazione nella risposta se non cambiasse nulla. Vale a dire, se tutti i fattori fossero mantenuti costanti, quanto varierebbe la risposta nel corso di esecuzioni ripetute? La tabella Riepilogo dell'adattamento stima che la deviazione standard della risposta sia pari al 12%. Questo risultato ha senso o ti sorprende?
Un grafico dei residui del modello completo suggerisce che la varianza della risposta non è costante nell'intero intervallo della risposta. La varianza sembra essere proporzionale alla risposta. È possibile questo caso?
Ho provato una trasformazione di Box-Cox della risposta con lambda = -1 o reciproco. Non è stato di grande aiuto. Ma la funzione è molto piatta, quindi non mi aspettavo molti cambiamenti.
Il residuo studentizzato nel tempo (assumendo che l'ordine delle righe sia l'ordine di esecuzione) non suggerisce un forte valore anomalo, ma suggerisce un potenziale ciclo. Potrebbe esserci una variabile nascosta che non è stata controllata, non misurata, ma che potrebbe aver variato da esecuzione a esecuzione e influenzare la risposta?
Ho anche pensato che potessero essere presenti forti effetti non lineari, ma l'aggiunta di termini quadratici non ha migliorato il modello.
È possibile che i dati per la risposta siano stati inseriti nelle righe sbagliate?
