안녕 모두,
위의 주제에 대한 전문가 및 집단적 사고의 피드백을 기대합니다. 먼저 시나리오를 설명한 다음 당면한 문제로 들어가겠습니다.
대본: 우리 사업은 종종 R&D 직원이 운영하는 DOE가 외부 방해 요인으로 인해 어려움을 겪는 상황에 처해 있으며 DOE를 "저장"하기 위해 이를 관리하는 것은 때때로 어려운 일입니다. R&D 담당자는 일반적으로 한 번에 여러 요인을 테스트하기 위해 DOE를 생성합니다. 이 과정에서 일반적으로 3배치의 배수가 만들어지며, 각 배치는 결과에 영향을 미치는 요소를 테스트하기 위해 다른 레시피를 가집니다. 레시피에 들어가는 요인은 모두 연속 요인이며 설계에 따라 일반적으로 2단계(낮음/높음)입니다. 중심점은 종종 분산을 추정하는 데 도움이 되도록 포함됩니다. R&D 인력은 일반적으로 3, 6, 9 등의 배치를 만듭니다. 그 이유는 프로세스의 초기 단계 후에 배치를 오븐에서 건조해야 하고 한 번에 3개의 배치만 건조할 수 있기 때문에 배치 수량이 3의 배수이기 때문입니다. 배치는 첫 번째 단계 후 즉시 건조됩니다.건조 직후 재료를 밀링합니다.하루의 제한된 시간으로 인해 매일 고정된 수의 실행만 수행할 수 있습니다. 다시 말하지만 이것은 3의 배수이며 하루에 9개를 초과할 수 없습니다.
문제: 오븐 위치의 물리적 제한으로 인해 외부 주변 온도와 습도(대개는 습도)가 성가신 요인입니다. 나는 그것들이 알려져 있지만 통제할 수 없다는 의미에서 성가신 일이라고 부릅니다. 주변 온도와 습도는 건조를 위해 3개의 배치 세트를 오븐에 넣을 때 측정할 수 있지만 이러한 요소를 제어하거나 미리 알 수 있는 방법이 없습니다. 습도는 건조 단계 동안(및/또는 직후) 재료에 영향을 미칠 수 있는 것으로 알려져 있으며 주변 온도도 그렇게 할 수 있다고 의심됩니다.
논의: 내가 더 잘 이해하고 싶은 것은 DOE에서 이러한 성가신 요소를 관리하는 방법입니다. 확실히, 우리는 일별로 차단할 수 있고 각 블록 내에서 잘 분산된 무작위 실행 세트를 가질 수 있으므로 배치가 만들어지고 건조된 날짜에 도입된 노이즈의 추정치를 얻을 수 있습니다. 고정 효과(실제로 고정된 것은 아니지만)로 도입하여 각 블록의 평균 일일 차이를 추정하는 데 도움이 될 수도 있습니다. "일"을 효과를 변경하기 "매우 어려운" 것으로 취급하여 분할 플롯 설계를 얻을 수도 있습니다. 그러면 해당 요인이 다른 요인과 어떻게 상호 작용하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 실험 실행이 시작되기 전에 무엇이 될지 모릅니다. 공변량으로 처리할 수 있으며 응답에서 방해 요소의 영향을 제거하기 위해 ANCOVA 분석을 수행해야 합니다. 또는 통제되지 않는 요인으로 불쾌 요인을 도입할 수도 있습니다.
몇 가지 논의 사항:
- 무작위 차단을 제안하는 성가신 요인으로 인해 도입되는 노이즈를 추정할 필요는 없지만 좋을 것입니다.
- 고정 차단을 제안하는 성가신 요인으로 인한 일일 변동을 추정하는 것도 좋을 것입니다.
- 이러한 성가신 요인이 알려진 다른 주요 요인과 어떻게 상호 작용하는지 확인하는 것도 좋을 것입니다. 요인을 변경하기가 "매우 어려운" 요인으로 포함하도록 제안하지만 실제로는 요인을 제어할 수 없기 때문에 요인을 변경할 수 없습니다. .
- ANCOVA를 수행하면 다른 날에 만들어진 배치를 비교하기 위해 성가신 요인을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 JMP에서 이 작업을 수행하려면 올바른 종류의 분석을 얻기 위해 연속 공변량 요소와 결합된 단일 범주형 요소만 가질 수 있다는 것이 제 이해입니다. 우리는 확실히 ~할 수 있었다 우리의 주요 요인 중 일부를 범주형 데이터 유형으로 변경하지만 문제는 모든 모델에 포함되어야 하는 몇 가지 주요 요인이 있다는 것입니다. 그렇게 할 때 JMP는 더 이상 ANCOVA에서 예상하는 것처럼 데이터를 다른 적합선으로 분할하지 않습니다. 모델에 여러 요인이 있는 상황에서 JMP가 어떻게 ANCOVA를 수행하는지 완전히 이해하지 못할 수도 있지만. 이 항목에 대한 샘플 데이터 및 온라인 도움말은 매우 제한적입니다.
- 마지막으로 제어되지 않는 변수로 모델에 추가하여 수준을 비워두고 실행이 실행될 때 데이터를 채울 수 있습니다. 나중에 모델을 분석하면 제어되지 않은 변수가 반응에 영향을 미치는지 여부를 보여주어야 합니다.
몇 가지 질문:
- 일반적으로 한 번에 고정된 수의 배치가 건조되고 모든 배치가 성가신 요인의 영향을 받을 수 있는 이런 종류의 시나리오에서 어떤 영향을 이해하기 위해 성가신 요인을 모델에 통합하는 가장 좋은 방법이 있습니까? , 있는 경우 응답에 있습니까?
- 단일 접근 방식을 사용할 것인가 아니면 혼합 방식을 사용할 것인가. 예를 들어 무작위(또는 고정) 차단만 사용하는 것이 최선입니까, 아니면 무작위 차단을 사용하되 통제되지 않은 변수로 방해 요인도 포함시키는 것이 최선입니까? 마찬가지로 습도와 공기 온도를 제어할 수 없는 요인으로 포함하면서 변경하기 매우 어려운 요인으로 일을 사용하는 것이 가장 좋습니까?
- ANCOVA가 정말 올바른 접근 방식입니까, 아니면 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니까?
- 직장에서 유사한 상황에 대처해야 했던 적이 있습니까? 그렇다면 불쾌 요인을 관리하기 위해 어떤 방법을 사용했습니까?
도움을 주셔서 감사합니다. 답장을 기다리겠습니다.
감사!,
DS
