Come posso includere i risultati dei test batch a più punti nella progettazione DOE fattoriale completa?Sto cercando di valutare l'uniformità dei nutrienti di un lotto prodotto mescolando quattro ingredienti in un miscelatore meccanico.Si desidera utilizzare un disegno fattoriale completo con tre fattori a due livelli ciascuno (tipi di ingredienti, velocità di miscelazione, quantità di materiale utilizzato) con risposte multiple (nutrienti: ferro, rame, ecc.).
Disegno fattoriale completo 2 * 2 * 2 = 8 prove uniche
Il prodotto di ciascuna prova è confezionato in due buste e i campioni vengono prelevati da più posizioni (in alto/al centro/in basso) dalle buste per il test.Per ogni lotto vengono testati in totale 18 campioni. Come posso includere questi dati in DOE? Dovrà fare le posizioni del campione e la borsa # come fattori? o sarà necessario calcolare la media dei risultati di 18 test campione da includere nel disegno fattoriale completo? devo eseguire un'analisi ANOVA separata per i risultati di ciascun lotto per valutare l'uniformità del lotto?
Ri: Come posso includere i risultati dei test batch a più punti nella progettazione DOE fattoriale completa?Il metodo di progettazione fattoriale completo ha senso in questo caso perché vuoi tutte le combinazioni. Includi Borsa e Posizione come fattori. Non replicare il design. Si desidera modellare la concentrazione media in modo che la variazione casuale derivi prevalentemente dal processo e non dal dosaggio. Invece, aggiungi tre colonne a destra della colonna dei dati di risposta nella tua tabella. Immettere i saggi triplicati in queste colonne. Aggiungi una formula per la media alla colonna dei dati di risposta. (Suggerimento: seleziona le colonne di dati replicati, fai clic con il pulsante destro del mouse su una di esse e seleziona Nuova colonna formula > Aggrega > Media. Copia la formula da questa colonna e incollala nella formula per la colonna dei dati di risposta. Non hai bisogno della nuova colonna di dati, quindi eliminala. Oppure crea semplicemente la formula direttamente nella colonna dei dati di risposta se ritieni che sia più veloce.)
Fare clic sul triangolo verde accanto allo script Tabella modello. Rimuovi eventuali termini incrociati che includono Borsa o Posizione. Seleziona i termini Borsa e Posizione, fai clic sul triangolo rosso accanto ad Attributi e seleziona Effetto casuale. Ora stimerai gli effetti fissi della tecnica di miscelazione, della quantità di materiale e del tipo di ingrediente. Lo schema REML visualizzerà le stime dei componenti della varianza per borsa, posizione ed errore statistico.
Ri: Come posso includere i risultati dei test batch a più punti nella progettazione DOE fattoriale completa?Ciao Mark
Grazie per la risposta.
Il fattoriale completo è presumibilmente il miglior disegno completo classico che include prove con tutte le combinazioni.In realtà due dei miei fattori sono categorici (errore di battitura: la tecnica di miscelazione è il fattore anziché la velocità di miscelazione, la velocità di miscelazione è costante), tre fattori in totale (tecnica di miscelazione, quantità di materiale o livello di riempimento, tipi di ingredienti).Sì, la risposta è misurata nella rispettiva concentrazione di nutrienti.
I sacchi sono quasi cilindrici quando sono pieni, alti quasi 3 piedi e per prelevare i campioni viene utilizzato uno speciale campionatore che consente di prelevare il campione dalla stessa altezza/profondità per la parte superiore/media/inferiore. Ogni lotto risulta in due sacchi (sacchetto 1 e 2). Da ogni borsa, ho intenzione di prelevare campioni (T/M/B) in tre località. 9 campioni per sacchetto (totale 9*2=18 campioni per lotto). Poiché non ho intenzione di fissare le posizioni orizzontali del campione, tre campioni superiori da tre posizioni per sacchetto possono essere considerati repliche. Intendo utilizzare "posizione verticale del campione" (superiore, centrale, inferiore) e borsa n. (1/2) come fattori.Cosa ne pensi? Sì, a causa di variabilità come analisi, ecc. prelevando tre campioni per T/M/B.
Grazie
Ri: Come posso includere i risultati dei test batch a più punti nella progettazione DOE fattoriale completa?Dimenticavo di aggiungere che un altro aspetto dell'analisi che non viene colto nel progetto è il Nidificazione dei livelli dei fattori. Ad esempio, Location = Middle non è lo stesso per ogni borsa. Questo è fisicamente impossibile. I metodi di progettazione di JMP presuppongono che tutti i livelli di fattore lo siano incrociato . La struttura nidificata è un altro aspetto che viene aggiunto nella finestra di dialogo di avvio del modello di adattamento.
Potresti aver bisogno di aiuto per specificare il tuo modello nella finestra di dialogo Adatta modello, quindi chiedi pure!
Ri: Come posso includere i risultati dei test batch a più punti nella progettazione DOE fattoriale completa?Alcune domande per chiarire la tua richiesta.
- Perché hai scelto il metodo del disegno fattoriale completo?
- Perché hai scelto due livelli per ogni fattore? Due dei tuoi fattori sono continui. Due livelli per questi fattori presuppongono che l'effetto di ciascuno sia lineare.
- La risposta è misurata come quantità (es. peso) o concentrazione?
Sembra che il tuo progetto sia impostato. Gran parte della soluzione dipende da come intendi modellare gli effetti sulla risposta e dalle stime che desideri. Alcuni dei tuoi effetti sono fissi e altri sono casuali. I tre fattori contribuiscono a effetti fissi. Batch contribuisce a un effetto casuale. E la borsa e la posizione? Sembra che tu assaggi tre volte da ogni posizione in ogni borsa da ogni lotto. In caso affermativo, sono necessari tre campioni a causa dell'imprecisione del dosaggio per determinare i livelli di nutrienti? Se l'errore del sistema di misura è una parte importante della variazione, allora potresti volerlo separare dalla variazione del processo che vuoi caratterizzare. Userei la stima media delle tre misurazioni per ridurre la componente dell'errore di misurazione.
Puoi inserire Batch, Bag e Location come fattori. JMP modellerà i loro effetti come fissi per impostazione predefinita, ma è possibile cambiarli in casuali nella finestra di dialogo Adatta modello. Gli effetti casuali producono stime delle componenti della varianza. Gli effetti fissi producono stime dei coefficienti.
Le stime della componente di varianza richiedono campioni di dimensioni molto maggiori rispetto alle stime medie per intervalli di confidenza comparabili. Cioè, la stima della media è molto più efficiente della stima della varianza.
