Comment ajouter plusieurs mesures d'un échantillon dans mon plan d'expérience ?Bonjour les utilisateurs de JMP,
Je suis nouveau chez JMP et je rédige actuellement mon mémoire de maîtrise. Pour cela, je prévois un Central Composite Design - Rotatif avec 6 points centraux. J'ai 5 facteurs et 8 réponses. L'objectif est de développer une formulation optimale pour un produit.
Pour chaque réponse, je mesurerai chaque échantillon/motif en cinq répétitions. Plus tard, lorsque je veux entrer les résultats pour les réponses, j'ai les questions suivantes :
1. Pour chaque modèle, il n'y a qu'une ligne pour entrer les résultats mesurés pour chaque réponse. Dois-je entrer la valeur moyenne des échantillons que j'ai mesurés cinq fois ou est-il possible d'entrer les cinq résultats mesurés de chaque échantillon individuellement afin que la conception en tienne compte ? Est-il possible d'ajouter manuellement 4 lignes supplémentaires pour chaque motif dans le dessin pour entrer les cinq mesures (ce qui donnerait un total de 160 résultats de mesure) ?
2) Que signifie "répliquer" lors de la création de la conception composite centrale ? Cela signifie-t-il plusieurs mesures d'un échantillon ou chaque échantillon est-il produit séparément ?
J'ai joint une section de ma conception sous forme d'image.
Merci d'avance pour votre aide.
Conception d'expériencesRe : Comment ajouter plusieurs mesures d'un échantillon dans mon plan d'expérience ?En plus des explications de Victor, j'ai les questions/réflexions/clarifications suivantes (et peut-être quelques sémantiques) :
1. Vous suggérez de vouloir "développer une formulation optimale". Êtes-vous sûr de ne pas vouloir une conception de mélange? Y aura-t-il des contraintes sur les facteurs de l'expérience (par exemple, si vous modifiez le niveau d'un facteur, cela a-t-il un impact sur les niveaux des autres facteurs ?) ? Si oui, vous devriez lire ici :
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml
2. Victor a raison, dans votre situation les 5 "mesures" ne sont pas indépendantes des traitements, donc ce sont des répétitions. Vous disposez d'une unité expérimentale qui est mesurée plusieurs fois. j'utilise le terme unité expérimentale pour décrire le indépendant résultat d'une combinaison de traitements (ou peut-être à quoi le traitement est-il appliqué). En règle générale, nous utilisons le mot traitement ou combinaison de traitement pour décrire les "modèles" de l'expérience (la terminologie remonte aux travaux originaux de Sir Ronald Fisher). Bien que je reconnaisse qu'il existe une colonne appelée "modèle" dans la table JMP . Cette terminologie vise à éviter les malentendus sur la manière dont les données doivent être utilisées. La manière dont ces mesures sont prises peut affecter l'analyse. Si ces mesures répétées concernent un échantillon identique, la variation de ces mesures serait indicative d'une erreur de mesure. Il serait probablement préférable d'examiner cette variation pour évaluer les erreurs de mesure et, le cas échéant, résumer ces mesures pour réduire les erreurs de mesure. S'il s'agit de mesures d'échantillons différents de la même unité expérimentale, cela indiquerait une variation intra-unité (par exemple, si l'unité expérimentale est un lot, les mesures indiqueraient une erreur intra-lot et de mesure). Ce que je suggérerais est d'ajouter ces données dans des colonnes séparées (par exemple, Y1-Y5). L'ajout de lignes ajouterait des degrés de liberté à l'expérience et, comme il ne s'agit pas d'événements indépendants, il ne devrait pas y avoir de degrés de liberté supplémentaires à la suite de mesures répétées. Une fois les données saisies, vous pouvez empiler ces colonnes (Tables> Pile) pour évaluer la variation et déterminer les statistiques récapitulatives appropriées (Tables> Résumé) (par exemple, moyenne et/ou variance) à utiliser pour l'analyse de votre expérience.
3. Comme l'explique Victor, les répliques sont utilisées, espérons-le, pour quantifier/estimer l'erreur expérimentale sur l'espace de conception. C'est généralement la base des tests statistiques. (ANOVA). Il existe plusieurs façons d'exécuter des répliques, mais je laisserai cela pour une autre discussion (par exemple, des blocs).
Re : Comment ajouter plusieurs mesures d'un échantillon dans mon plan d'expérience ?Bonjour @Tamara_We ,
Bienvenue dans la Communauté !
Voici quelques premières réponses à vos questions :
- Différence entre répétition et réplication : La répétition consiste à effectuer des mesures de réponse(s) multiple(s) sur le même essai expérimental (même échantillon) , tandis que la réplication effectue plusieurs essais expérimentaux (plusieurs échantillons) pour chaque combinaison de traitement.
- Les répétitions sont utilisées afin d'estimer plus précisément l'erreur pure et les estimations des paramètres avec plus de précision.
- Des répétitions peuvent être utilisées pour réduire la variance de mesure et augmenter la précision/précision de mesure.
- Réplications vs exécutions répliquées : Vous pouvez rencontrer des mots différents selon la plateforme DoE utilisée :
- Pour la conception classique (comme la conception composite centrale), vous pouvez spécifier des "répliques", c'est-à-dire le nombre de fois que toutes les expériences seront réalisées indépendamment dans le DoE,
- Pour la conception personnalisée (optimale), vous pouvez spécifier des « répétitions », c'est-à-dire la répétition indépendante d'une expérience dans la conception.
- Cas d'utilisation : Dans votre cas d'utilisation, si vous pouvez mesurer plusieurs fois (5 fois) chaque essai expérimental à partir de la conception, il s'agit d'un cas de répétition, pas de réplication . Il est donc déconseillé d'ajouter de nouvelles lignes dans la table de données pour amener ces valeurs de mesure, car les lignes/expériences ajoutées ne sont pas indépendantes les unes des autres (les mesures sont faites sur un échantillon uniquement, pas plusieurs indépendants). Ce que vous pouvez faire est d'entrer la moyenne de ces 5 mesures répétées pour chaque réponse, ainsi qu'une information sur la variance de la mesure (variance, écart type, etc...) et d'utiliser les informations des deux réponses (moyenne et écart type pour exemple) dans la modélisation. L'utilisation de ces informations peut vous aider à trouver des paramètres optimaux pour vos facteurs, ainsi qu'à augmenter autant que possible la robustesse des paramètres (en diminuant la "réponse de variance" pour chaque réponse).
Si vous avez des limites de spécifications inférieures et/ou supérieures pour vos réponses, le Profileur d'espace de conception (jmp.com) peut également être un excellent outil pour explorer le domaine expérimental dans lequel vous avez des réponses optimales et robustes.
J'espère que ces réponses vous aideront,
