Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuoHola expertos JMP
Me cuesta decidir qué DOE debo usar para mi experimento. Tengo 2 factores categóricos (3 niveles cada uno), un factor continuo y la respuesta es continua (tasa de crecimiento). El objetivo es optimizar la combinación de estos factores para obtener el máximo crecimiento.
¿Cuál sería el mejor DOE para usar?
¡Apreciaría tu ayuda!
¡Gracias!
A
GAMARe: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuo7. ¿Está seguro de que está incluyendo todos los factores de interés en el experimento? ¿Qué factores deben mantenerse constantes? En caso de que algunas de las constantes se varíen e incluyan también. He ejecutado muchos diseños en los que el último factor de la lluvia de ideas resultó ser el factor influyente.
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuo"... para comprender mejor el DOE". Sugiero completar todo el curso en línea "Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales" de SAS. Aquí hay un enlace a la página de destino. El curso no tiene costo para ti. Todo lo que necesitas es un navegador web y curiosidad. Ni siquiera necesita JMP... ya que cuando está en los módulos del curso está ejecutando JMP Pro (independientemente de la versión de JMP que haya instalado en su computadora) en un entorno de máquina virtual.
SAS "Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales"
La razón por la que sugiero que todo el curso es que hay mucho contenido en los módulos que no son DOE y de modelado que invariablemente entrará en juego a medida que madure su experiencia en los métodos DOE.
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuohola estadista
Gracias por tus comentarios.
¡Estoy aprovechando esta oportunidad para aprender sobre DoE ya que estoy en el nivel de principiante!
¡Sí, estoy tratando de "elegir un ganador" para poder llevar a cabo un experimento de laboratorio! Apreciaría mucho sus recomendaciones/direcciones para comprender mejor el DoE.
Gracias.
A
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuoHola Bartel,
¡Gracias por tus comentarios!
No tengo restricciones sobre el número de ejecuciones, cualquier combinación de factores o aleatorización. Me gustaría usar el diseño generado para realizar mi experimento. La respuesta es la tasa de crecimiento del microorganismo 2 por lo que se calculará a partir de las curvas de crecimiento de OD y el factor continuo es el porcentaje de microorganismo 1 en la suspensión. Los otros dos factores categóricos consisten en la fase de crecimiento de cada microorganismo (3 niveles: fase lag, exponencial y estacionaria).
¡Gracias por tu ayuda!
A
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuohola victor
¡Muchas gracias por su respuesta!
Al seleccionar un diseño personalizado, un diseño I-óptimo y elegir estimar todos los efectos principales, las interacciones (tercera) y RSM con un número de puntos centrales de 2 y un número de réplicas de 3, obtuve un diseño de 24 ejecuciones y no de 27 ejecuciones.
El máximo del factor continuo es 0,5 y el mínimo es 0,05.
Estoy planeando usar el diseño para realizar mi experimento. Por favor, avíseme si me estoy perdiendo algo.
¡Aprecio tu ayuda!
Gracias.
A
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuoPrimero, bienvenido al foro. Creo que el consejo y la línea de preguntas de Pete son correctos.
Lo siento si interpreté mal su consulta, pero parece que está tratando de "elegir un ganador" en lugar de comprender la estructura causal. Parece que desea utilizar el diseño experimental como un medio para crear todas las combinaciones posibles para poder elegir la mejor combinación. Así no es como yo usaría el diseño experimental. La selección del diseño se realiza mejor después de que suficientes diagnósticos de la situación hayan indicado qué conocimiento tiene y qué conocimiento necesita obtener. El proceso es casi siempre iterativo.
Puede haber alguna información útil en este hilo:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simplificando-pasos-en-DoE/mp/479781#M72428
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuoSin mucha más información, es problemático recomendar un diseño experimental específico. Solo algunas preguntas que necesitan respuestas:
1. ¿Tiene restricciones en cuanto al número de ejecuciones?
2. ¿Existen restricciones de combinación de factores?
3. ¿Qué tan exacto y preciso es el sistema de medición?
4. ¿Hay alguna restricción sobre la aleatorización?
5. ¿Es una buena idea el bloqueo o alguna otra técnica de restricción de aleatorización?
6. ¿Qué estructura del modelo está tratando de estimar?
Y así sucesivamente... Dejaré que otros se sumen a la conversación.
Re: Diseño de experimento para 2 factores categóricos y un factor continuoHola @ScientistNMC11 ,
Por lo que describe, parece que ya ha descartado factores significativos/importantes y desea optimizar su respuesta.
Por lo tanto, puede estar interesado en la superficie de respuesta (pero no muy apropiado aquí ya que solo tiene un factor continuo) y los diseños I-Optimal.
Con muy pocos factores (y solo uno continuo) y un objetivo para optimizar una respuesta, la manera fácil de diseñar su DoE es probar el "Diseño personalizado". Le dará flexibilidad sobre qué efectos desea ver: efectos principales, interacciones, efecto cuadrático para el factor continuo, ...
Al hacerlo, podrá tener la mejor cantidad de experimentos según el nivel de detalles que desee tener.
Por ejemplo, si desea estimar todos los efectos principales, las interacciones y el efecto cuadrático del factor continuo, JMP recomienda 27 ejecuciones (mínimo 15 ejecuciones).
Dependiendo de su presupuesto experimental, puede agregar más ejecuciones (con réplicas o agregando ejecuciones centrales) o disminuir la cantidad de ejecuciones (cambiando la estimabilidad del efecto cuadrático y/o los efectos de interacción a "Si es posible" en lugar de "Necesario"). . También puede cambiar el criterio de optimización a I-óptimo (triángulo rojo junto a Diseño personalizado, Criterio de optimización).
Al final, pruebe siempre varios diseños y compárelos, para ver cómo los cambios en el diseño afectan la precisión/varianza de la predicción, los alias, la potencia de los efectos, ...
Espero que te ayude 
Víctor
