Salut tout le monde,
En espérant obtenir des commentaires d'experts et de l'esprit collectif concernant les sujets ci-dessus. Je vais d'abord décrire le scénario, puis aborder le problème en question.
SCÉNARIO: Notre entreprise se trouve souvent dans une situation où les DOE dirigés par des personnes en R&D souffrent d'un facteur de nuisance externe - et gérer cela afin de "sauver" le DOE est parfois difficile. Le personnel de R&D générera généralement des DOE pour tester plusieurs facteurs à la fois. Dans ce processus, il y a normalement des multiples de 3 lots fabriqués, chaque lot a une recette différente afin de tester les facteurs affectant le(s) résultat(s). Les facteurs entrant dans la recette sont tous des facteurs continus et, selon la conception, sont généralement à 2 niveaux (faible/élevé). Les points centraux sont souvent inclus pour aider à estimer la variance. Les personnes chargées de la R&D fabriquent généralement des lots de 3, 6, 9, etc. La raison en est qu'après les premières étapes du processus, les lots doivent être séchés dans un four, et il n'est possible de sécher que trois lots à la fois, d'où des quantités de lots par multiples de 3. Les lots sont immédiatement prélevés pour être séchés après la première étape.Directement après le séchage, le matériau est broyé.En raison du temps limité dans une journée, il ne peut y avoir qu'un nombre fixe de courses effectuées chaque jour, encore une fois, ce serait un multiple de 3, avec pas plus de 9 peut-être effectuées en une journée.
PROBLÈME: En raison des limitations physiques de l'emplacement du four, la température et l'humidité ambiantes extérieures (plus souvent l'humidité) sont des facteurs de nuisance. Je les appelle nuisances dans le sens où elles sont connues, mais incontrôlables. La température et l'humidité ambiantes peuvent être mesurées au moment où un ensemble de 3 lots est placé dans le four pour le séchage, mais il n'y a aucun moyen de contrôler ces facteurs ou de savoir ce qu'ils seront à l'avance. On sait que l'humidité peut affecter le matériau pendant (et/ou peu de temps après) l'étape de séchage, et on soupçonne que la température ambiante pourrait en faire autant.
DISCUSSION: Ce que j'aimerais mieux comprendre, c'est comment gérer ces facteurs de nuisance dans un DOE. Certes, nous pouvons bloquer par jour et disposer d'un ensemble d'essais aléatoires bien répartis dans chaque bloc, obtenant ainsi une estimation du bruit introduit par quel jour les lots ont été fabriqués et séchés. Nous pourrions également l'introduire comme un effet fixe (même s'il n'est pas vraiment fixe), ce qui aiderait à estimer les différences quotidiennes moyennes dans chaque bloc. Nous pourrions même traiter "jour" comme un effet "très difficile" à changer, pour obtenir une conception de parcelle divisée, ce qui aiderait à voir comment ce facteur interagit avec les autres facteurs - MAIS - nous ne pouvons pas contrôler l'humidité et ne sais pas ce que ce sera avant le début de l'essai expérimental. Nous pourrions le traiter comme une covariable, ce qui nécessiterait de faire une analyse ANCOVA pour supprimer l'effet du facteur de nuisance de la réponse. Ou, nous pourrions simplement introduire le facteur de nuisance comme un facteur non contrôlé.
Quelques points de discussion :
- Ce serait bien, mais pas nécessaire, d'estimer le bruit introduit en raison des facteurs de nuisance, ce qui suggérerait un blocage aléatoire.
- Il serait également intéressant d'estimer la variation au jour le jour causée par les facteurs de nuisance, ce qui suggérerait un blocage fixe.
- Ce serait bien aussi de voir si, ou comment, ces facteurs de nuisance interagissent avec les autres facteurs principaux connus, suggérant de les inclure comme des facteurs "très difficiles" à modifier, mais en fait, ils sont impossibles à modifier car nous n'avons aucun contrôle sur eux. .
- La réalisation d'une ANCOVA peut aider à supprimer les facteurs de nuisance afin de comparer des lots réalisés à des jours différents. Cependant, je crois comprendre que pour faire cela dans JMP, on ne peut avoir qu'un seul facteur catégoriel combiné avec un facteur covariable continu afin d'obtenir le bon type d'analyse. Nous certainement pouvait changer certains de nos principaux facteurs en types de données catégoriques, mais le problème est que nous avons plusieurs facteurs principaux qui doivent être inclus dans tout modèle. Ce faisant, JMP ne divise plus les données en différentes lignes d'ajustement comme on pourrait s'y attendre pour une ANCOVA. Bien que je ne comprenne peut-être pas parfaitement comment JMP exécute l'ANCOVA dans des situations où vous avez plusieurs facteurs dans le modèle. Les exemples de données et l'aide en ligne sur ce sujet sont très limités.
- Enfin, nous pourrions l'ajouter dans un modèle en tant que variable non contrôlée, en laissant les niveaux vides et en remplissant les données lorsque les exécutions sont exécutées. L'analyse ultérieure du modèle devrait montrer si la variable non contrôlée a ou non un impact sur la ou les réponses.
Quelques questions:
- Dans ce type de scénario où nous avons généralement un nombre fixe de lots séchés à la fois, et tous pourraient être affectés par les facteurs de nuisance, existe-t-il une meilleure approche pour incorporer les facteurs de nuisance dans un modèle afin de comprendre quel effet , le cas échéant, il a sur la réponse?
- Utiliserions-nous une approche unique ou des approches mixtes. Par exemple, est-il préférable d'utiliser uniquement un blocage aléatoire (ou fixe), ou d'utiliser un blocage aléatoire, mais d'inclure également les facteurs de nuisance comme variables non contrôlées ? De même, est-il préférable d'utiliser Jour comme un facteur très difficile à modifier tout en incluant également l'humidité et la température de l'air comme facteurs non contrôlés ?
- L'ANCOVA est-elle vraiment le bon type d'approche, ou cela pourrait-il conduire à de mauvaises conclusions ?
- Avez-vous eu à faire face à une situation similaire dans votre milieu de travail, et si oui, quelle méthodologie avez-vous utilisée pour gérer vos facteurs de nuisance ?
Merci pour votre aide, j'ai hâte de lire les réponses.
Merci!,
DS
