Comment puis-je inclure les résultats de tests par lots à plusieurs points dans la conception DOE factorielle complète ?J'essaie d'évaluer l'uniformité des nutriments d'un lot produit en mélangeant quatre ingrédients dans un mélangeur mécanique.Vous souhaitez utiliser une conception factorielle complète avec trois facteurs à deux niveaux chacun (types d'ingrédients, vitesse de mélange, quantité de matière utilisée) avec des réponses multiples (nutriments - fer, cuivre, etc.).
Conception factorielle complète 2 * 2 * 2 = 8 essais uniques
Le produit de chaque essai est emballé dans deux sacs et des échantillons sont prélevés à plusieurs endroits (haut/milieu/bas) des sacs pour être testés.Au total, 18 échantillons sont testés à partir de chaque lot. Comment puis-je inclure ces données dans le DOE ? Devra-t-il faire des emplacements d'échantillonnage et du numéro de sac comme facteurs ? ou devra faire la moyenne des résultats de 18 tests d'échantillons à inclure dans la conception factorielle complète ? dois-je exécuter une analyse ANOVA distincte pour chaque résultat de lot afin d'évaluer l'uniformité du lot ?
Re : Comment puis-je inclure les résultats de tests par lots à plusieurs points dans la conception DOE factorielle complète ?La méthode de conception factorielle complète est logique dans ce cas car vous voulez toutes les combinaisons. Inclure le sac et la position comme facteurs. Ne reproduisez pas la conception. Vous souhaitez modéliser la concentration moyenne de sorte que la variation aléatoire provienne principalement du procédé et non du dosage. Au lieu de cela, ajoutez trois colonnes à droite de la colonne de données de réponse dans votre tableau. Entrez les essais en triple dans ces colonnes. Ajoutez une formule pour la moyenne à la colonne de données de réponse. (Astuce : sélectionnez les colonnes de données répliquées, cliquez avec le bouton droit sur l'une d'entre elles, puis sélectionnez Nouvelle colonne de formule > Agrégat > Moyenne. Copiez la formule de cette colonne et collez-la dans la formule de la colonne de données de réponse. Vous n'avez pas besoin de la nouvelle colonne de données, alors supprimez-la. Ou créez simplement la formule directement dans la colonne de données de réponse si vous pensez que c'est plus rapide.)
Cliquez sur le triangle vert à côté du script de table Modèle. Supprimez tous les termes croisés qui incluent Sac ou Position. Sélectionnez les termes Bag et Position, cliquez sur le triangle rouge à côté de Attributs, puis sélectionnez Effet aléatoire. Vous allez maintenant estimer les effets fixes de la technique de mélange, de la quantité de matière et du type d'ingrédient. L'aperçu REML affichera les estimations des composantes de la variance pour le sac, l'emplacement et l'erreur statistique.
Re : Comment puis-je inclure les résultats de tests par lots à plusieurs points dans la conception DOE factorielle complète ?Salut Mark
Merci pour la réponse.
La factorielle complète est probablement la meilleure conception globale classique qui comprend des essais avec toutes les combinaisons.En fait, deux de mes facteurs sont catégoriques (erreur de frappe - la technique de mélange est le facteur au lieu de la vitesse de mélange, la vitesse de mélange est constante), trois facteurs au total (technique de mélange, quantité de matière ou niveau de remplissage, types d'ingrédients).Oui, la réponse est mesurée en concentration de nutriments respective.
Les sacs sont presque cylindriques lorsqu'ils sont pleins, mesurent près de 3 pieds de haut et un échantillonneur spécial est utilisé pour prélever des échantillons, ce qui permet de prélever des échantillons à partir de la même hauteur/profondeur pour le haut/le milieu/le bas. Chaque lot donne lieu à deux sacs (sac 1 et sac 2). Sur chaque sac, je prévois de prélever des échantillons (T/M/B) à trois endroits. 9 échantillons par sachet (total 9*2=18 échantillons par lot). Comme je ne vais pas fixer les emplacements horizontaux de l'échantillon, trois échantillons supérieurs provenant de trois emplacements par sac peuvent être considérés comme des répliques. J'ai l'intention d'utiliser "l'emplacement vertical de l'échantillon" (haut, milieu, bas) et le sac # (1/2) comme facteurs.Qu'en penses-tu? Oui, en raison de variabilités telles que le dosage, etc. en prenant trois échantillons pour T/M/B.
Merci
Re : Comment puis-je inclure les résultats de tests par lots à plusieurs points dans la conception DOE factorielle complète ?J'ai oublié d'ajouter qu'un autre aspect de l'analyse qui n'est pas pris en compte dans la conception est le imbrication des niveaux de facteurs. Par exemple, Location = Middle n'est pas le même pour chaque sac. C'est physiquement impossible. Les méthodes de conception JMP supposent que tous les niveaux de facteur sont franchi . La structure imbriquée est un autre aspect qui est ajouté dans la boîte de dialogue de lancement de Fit Model.
Vous aurez peut-être besoin d'aide pour spécifier votre modèle dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle, alors n'hésitez pas à demander !
Re : Comment puis-je inclure les résultats de tests par lots à plusieurs points dans la conception DOE factorielle complète ?Quelques questions pour clarifier votre demande.
- Pourquoi avez-vous choisi la méthode du plan factoriel complet ?
- Pourquoi avez-vous choisi deux niveaux pour chaque facteur ? Deux de vos facteurs sont continus. Deux niveaux pour ces facteurs supposent que l'effet de chacun est linéaire.
- La réponse est-elle mesurée en quantité (par exemple, en poids) ou en concentration ?
Il semble que votre conception soit définie. Une grande partie de la solution dépend de la façon dont vous avez l'intention de modéliser les effets sur la réponse et des estimations que vous souhaitez. Certains de vos effets sont fixes et d'autres sont aléatoires. Les trois facteurs contribuent à des effets fixes. Le lot contribue à un effet aléatoire. Qu'en est-il du sac et de l'emplacement ? Il semble que vous échantillonniez trois fois à chaque emplacement dans chaque sac de chaque lot. Si oui, trois échantillons sont-ils nécessaires en raison de l'imprécision du test pour déterminer les niveaux de nutriments ? Si l'erreur du système de mesure représente une grande partie de la variation, vous souhaiterez peut-être la séparer de la variation du processus que vous souhaitez caractériser. J'utiliserais l'estimation moyenne des trois mesures pour réduire la composante d'erreur de mesure.
Vous pouvez entrer Lot, Sac et Emplacement comme facteurs. JMP modélisera leurs effets comme étant fixes par défaut, mais vous pouvez les rendre aléatoires dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle. Les effets aléatoires produisent des estimations des composantes de la variance. Les effets fixes produisent des estimations de coefficients.
Les estimations des composantes de la variance nécessitent des tailles d'échantillon beaucoup plus grandes que les estimations moyennes pour des intervalles de confiance comparables. Autrement dit, l'estimation de la moyenne est beaucoup plus efficace que l'estimation de la variance.
