여러 날에 걸친 응답 측정 처리여러분 모두에게,
온라인에서 답변을 찾을 수 없는 질문이 있습니다. 올바른 접근 방식이 무엇인지 의심스럽습니다. 잘만되면 당신이 나를 도울 수 있습니다 
요컨대 다양한 재료를 섞어 단백질 반죽을 만들고 있습니다. 반죽이 완성되면 5일간 휴지시켜 프로틴 바로 만듭니다. 이 5일 동안 반죽의 질감이 바뀝니다.
내 연구 질문은 혼합 과정이 5일 동안 텍스처 개발에 어떤 영향을 미치는가입니다.
제 목표는 혼합 과정을 최적화하여 24~48시간 내에 올바른 질감이 얻어지도록 하는 것입니다.
내 의심은:
1. 하루에 하나씩 5개의 응답으로 디자인을 만들어야 합니까?
2. 응답을 측정한 순간을 기록하는 데 일이라는 추가 요소를 추가하여 디자인을 5번 복제해야 합니까?
첫 번째 경우에는 반죽의 질감에 대한 "일"의 영향을 모델링할 가능성을 잃어버리므로 이 요소를 최적화할 수 있습니다.
두 번째 경우에는 내가 모델을 복제하고 있다는 것이 사실이 아니기 때문에 내가 속이고 있다는 느낌이 듭니다. 나는 같은 주제/실행을 다른 날에 여러 번 분석하고 있습니다.
이 디자인에 대한 접근 방식은 무엇입니까?
입력해 주셔서 감사합니다.
감사합니다.
엘리아
데이터 테이블암사슴Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리응답을 기능적 데이터로 취급하는 것이 좋습니다. 즉, 응답은 시간 경과에 따른 전체 곡선입니다. JMP는 함수 데이터를 DOE의 응답으로 사용할 수 있습니다. 에 대한 설명서를 참조하십시오. 기능적 반응 정의 그런 다음 Functional Data Explorer로 DOE 분석 .
Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리안녕 @EliaDF ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
사용 중인 JMP 버전(JMP 또는 JMP Pro)과 측정 프로세스에 따라 여러 옵션을 사용할 수 있습니다.
측정 프로세스에 대해 측정이 대표입니까? 내 말은 : 텍스처를 단일 지점에서 측정합니까, 아니면 여러 지점에서 측정합니까? 단일 지점에 있는 경우 이 지점이 전체 반죽 질감을 대표합니까?
측정이 샘플에 파괴적입니까 아니면 그렇지 않습니까? 내 말은: 동일한 샘플에서 며칠 동안 텍스처를 모니터링하고 측정할 수 있습니까, 아니면 하루에 적어도 한 번 측정하기 위해 여러 반죽을 준비해야 합니까?
가지고 있는 JMP의 버전/라이선스에 대해 몇 가지 옵션이 있습니다.
- JMP를 사용하면 "Fit Y by X" 플랫폼을 사용하여 DoE의 각 실험에 대한 질감(Y) 대 일(X)을 모델링하고 곡선의 매개변수를 추출하여 모델링에서 응답으로 사용할 수 있습니다. 당신의 DoE.
- JMP Pro에서는 Functional Data Explorer를 사용하여 Day를 X로, Texture를 Y로, DoE 계수를 "보충" 변수로 지정할 수 있습니다. 그런 다음 목표 곡선 또는 최적화 목표를 지정하고 요소가 질감 곡선의 모양에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다. DoE 데이터 세트용 Functional Data Explorer 사용 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/example-of-functional-doe-analysis.shtml
Functional Data Explorer를 사용할 수 있는 경우 두 번째 옵션이 가장 좋을 수 있으며 동일한 ID로 동일한 실험의 행에 레이블을 지정하면 "중복 행"이 새 복제 실행으로 간주되지 않습니다. JMP가 있는 경우 실험별로 곡선 실험을 분석(단일 분석 또는 데이터 테이블에서 "ID 실험"을 만들고 Fit Y by X 플랫폼에서 "by" 변수로 사용)하면 복제 실행이 잘못 "생성"되는 것을 방지할 수 있습니다. .
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리친애하는 마크,
답변해주셔서 감사합니다. 기능적 응답에 대해 자세히 살펴보겠습니다.)Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리안녕 빅터,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 아쉽게도 저는 JMP pro를 가지고 있지만 샘플 ID를 사용하여 문제에 접근해 보도록 하겠습니다.
이 방법은 파괴적이지는 않지만 5일 동안 하루에 3번 반복할 수 있도록 충분히 큰 배치를 만듭니다.
응답에 사용하는 값은 세 번의 반복 실험의 평균입니다(서로 다른 지점에서 측정됨).Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리죄송하지만 Functional Data Explorer는 JMP에서 사용할 수 없으며 JMP Pro에서만 사용할 수 있습니다.
두 가지 방법으로 분석을 수행하는 것이 좋습니다.
- 말씀하신 것처럼 매일 응답 열을 사용하여 이 5개의 응답에 대한 모델을 만들고 프로파일러를 사용하여 모든 응답을 동시에 최적화하십시오.
- "Fit Y by X" 플랫폼(또는 다른 플랫폼)을 사용하여 각 곡선을 독립적으로 모델링하고(ID 열을 사용하여 DoE에서 각각의 독립적인 실험을 식별) 각 곡선의 계수를 추출하여 DoE에 대한 응답으로 사용합니다. . 달성하려는 것과 유사한 "가짜" 황금 곡선을 만들 수 있는 경우 DoE의 모델로 최적화를 시도할 때 곡선 계수에 대한 최적화 목표 및 대상 값을 정의하는 것이 더 쉬울 수 있습니다.
이 두 가지 접근 방식을 결합하고 비교하는 것은 매우 흥미롭고 유익할 수 있습니다.
마지막 참고/설명으로, 텍스처의 균일하지 않거나 일정하지 않은 가변성이 있을 수 있는 경우 평균뿐만 아니라 다른 측정 지점에 대한 텍스처의 가변성을 고려하는 것도 흥미로울 수 있습니다. 실험에 따라 값.
Re: 여러 날에 걸친 응답 조치 처리몇 가지 생각을 추가하자면...JMP Pro가 있는지 없는지 혼란스럽습니다. " 안타깝게도 JMP pro가 있습니다." 귀하의 반복 측정에 대한 평균 및 변동 추정치를 살펴보는 것과 관련하여 Victor의 의견에 동의합니다. ~ 아니다 복제로 간주됨)을 매일 반복합니다. 당신이 할 것이라는 것을 깨달으십시오 이 3개의 샘플 내에서 교란된 배치 및 측정 오류 내에서 모두 캡처합니다. 측정 시스템에 대해 얼마나 확신하십니까? 수행할 수 있는 다른 분석은 3일 동안의 다중 응답에 대한 다변량 분석입니다(분석>다변량 방법>다변량).
