数日にわたる対応措置の処理親愛なるみんな、
質問がありますが、オンラインで答えが見つからず、正しいアプローチが何であるか疑問です。 うまくいけば、あなたは私を助けることができます:)
つまり、さまざまな材料を混ぜ合わせてプロテイン生地を作っています. 準備が整った後、生地を 5 日間休ませてから、プロテイン バーに加工します。 この5日間で生地の食感が変わります。
私の研究課題は、混合プロセスが 5 日間の食感の発達にどのように影響するかということです。
私の目標は、混合プロセスを最適化して、24 ～ 48 時間以内に適切なテクスチャーが得られるようにすることです。
私の疑問は次のとおりです。
1. 1 日 1 つずつ、5 つの応答でデザインを作成する必要がありますか?
2. 設計を 5 回複製し、応答を測定した瞬間を記録する日数と呼ばれる追加の要素を追加する必要がありますか?
最初のケースでは、生地の質感に対する「日数」の影響をモデル化する可能性が失われるため、この要因を最適化できます。
2 番目のケースでは、モデルを複製しているというのは事実ではないため、ごまかしているような気がします。 同じ件名/実行を、異なる日に複数回分析しているだけです。
このデザインに対するあなたのアプローチは何ですか？
ご意見をお寄せいただきありがとうございます。
敬具、
エリア
データ表DOERe: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについて応答を機能データとして扱うことをお勧めします。 つまり、応答は経時的な曲線全体です。JMP では、機能データを DOE の応答として使用できます。 についてのドキュメントを参照してください。機能的反応の定義その後Functional Data Explorer を使用した DOE の分析.
Re: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについてやあ@エリアDF 、
コミュニティへようこそ！
使用している JMP のバージョン (JMP または JMP Pro) と測定プロセスに応じて、いくつかのオプションを使用できます。
採寸方法についてですが、採寸担当者ですか？ つまり、テクスチャは 1 点で測定するのですか、それとも複数の点で測定しますか? それが一点にある場合、この点は生地全体の質感を表していますか?
測定はサンプルで破壊的ですか？ つまり、同じサンプルで何日にもわたってテクスチャーを監視および測定できますか、または 1 日に少なくとも 1 回測定するには、いくつかの生地を準備する必要がありますか?
お持ちの JMP のバージョン/ライセンスについては、いくつかのオプションがあります。
- JMP を使用すると、「Fit Y by X」プラットフォームを使用して DoE の各実験のテクスチャ (Y) と日 (X) をモデル化し、曲線のパラメーターを抽出して、モデル化の応答として使用できます。あなたの DoE。
- JMP Pro では、Functional Data Explorer を使用して、Day を X、Texture を Y、DoE 係数を「補助」変数として指定できます。 次に、ターゲット カーブまたは最適化ターゲットを指定し、その要因がテクスチャ カーブの形状にどのように影響するかを確認できます。 DoE データセットの Functional Data Explorer の使用例は、次の場所にあります。 https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/example-of-functional-doe-analysis.shtml
Functional Data Explorer を使用できる場合は、2 番目のオプションが最適であり、同じ実験の行に同じ ID でラベルを付けると、「重複行」を新しい複製実行と見なすことができなくなります。 JMP を使用している場合は、実験ごとに曲線実験を分析する (単一分析またはデータテーブルで「ID 実験」を作成し、それを Fit Y by X プラットフォームで「by」変数として使用する) ことも、誤って「作成」された反復実行を回避する必要があります。 .
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについてやあ、ヴィクトル。
ご回答有難うございます。 残念ながら、私は JMP pro を持っていますが、サンプル ID を使用して問題にアプローチしてみます。
この方法は破壊的ではありませんが、バッチを十分大きくして、1 日 3 回の複製を 5 日間行うことができます。
応答に使用する値は、3 回の反復の平均です (異なる点で測定)。Re: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについて親愛なるマーク、
ご回答ありがとうございます。 私はさらに機能的な反応を調べます;)Re: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについて残念ながら、Functional Data Explorer は JMP では利用できません。JMP Pro のみです。
2 つの方法で分析を行うことをお勧めします。
- あなたが言及したように、毎日の応答列を使用して、これらの 5 つの応答でモデルを作成し、プロファイラーを使用してすべての応答を同時に最適化します。
- "Fit Y by X" プラットフォーム (または他のプラットフォーム) を使用して、各曲線を独立してモデル化し (ID 列を使用して、DoE から独立した各実験を特定します)、各曲線の係数を抽出し、それらを DoE の応答として使用します。 . 達成しようとしているように見える「偽の」ゴールデン カーブを作成できれば、DoE のモデルを使用して最適化を試みるときに、最適化の目標と目標値を曲線係数で定義する方が簡単かもしれません。
これら 2 つのアプローチを組み合わせて比較することは、非常に興味深く有益な情報となる可能性があります。
最後のメモ/コメントとして、テクスチャの不均一または非一定の変動性があることがわかった場合は、平均だけでなく、さまざまな測定ポイントでのテクスチャの変動性を考慮することも興味深い場合があります。値は実験によって異なります。
Re: 複数日にわたる対応措置の取り扱いについていくつかの考えを追加するだけです.JMP Proを持っているかどうか混乱していますか？ "残念ながら、私は JMP pro を持っています。」 繰り返し測定の平均と変動の推定値を見ることに関して、ビクターに同意します（これらはいいえレプリケートと見なされます)。 あなたがすることを実現しますこれらの 3 つのサンプル内で交絡するバッチと測定誤差の両方をキャプチャします。 測定システムにどの程度自信がありますか? もう 1 つの分析は、3 日間にわたる複数の回答に対する多変量解析です ([分析] > [多変量解析方法] > [多変量解析])。
