전체 요인 DOE 설계에 다중 포인트 배치 테스트 결과를 어떻게 포함합니까?기계식 혼합기에서 4가지 성분을 혼합하여 생산된 배치의 영양소 균일성을 평가하려고 합니다.다중 응답(영양소 - 철, 구리 등)과 함께 각각 두 가지 수준(성분 유형, 혼합 속도, 사용된 재료의 양)에서 세 가지 요소가 포함된 완전 요인 설계를 사용하려고 합니다.
완전 요인 2 * 2 * 2 설계 = 8회 고유 시행
각 시험의 제품은 2개의 백에 포장되고 테스트를 위해 백에서 여러 위치(상단/중간/하단)에서 샘플을 꺼냅니다.각 배치에서 총 18개의 샘플을 테스트합니다. 이 데이터를 DOE에 어떻게 포함시킬 수 있습니까? 샘플 위치와 백 번호를 요인으로 만들어야 합니까? 아니면 전체 요인 설계에 포함하기 위해 18개 샘플 테스트의 결과를 평균화해야 합니까? 배치 균일성을 평가하기 위해 각 배치 결과에 대해 별도의 ANOVA 분석을 실행해야 합니까?
Re: 전체 요인 DOE 설계에 다중 포인트 배치 테스트 결과를 어떻게 포함합니까?이 경우에는 모든 조합을 원하기 때문에 완전 요인 설계 방법이 적합합니다. 가방 및 위치를 요인으로 포함합니다. 디자인을 복제하지 마십시오. 무작위 변동이 분석이 아닌 프로세스에서 주로 발생하도록 평균 농도를 모델링하려고 합니다. 대신 테이블의 응답 데이터 열 오른쪽에 세 개의 열을 추가합니다. 이 열에 삼중 분석을 입력합니다. 응답 데이터 열에 평균에 대한 공식을 추가합니다. (힌트: 복제 데이터 열을 선택하고 그 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 다음 새 수식 열 > 집계 > 평균을 선택합니다. 이 열에서 수식을 복사하여 응답 데이터 열의 수식에 붙여넣습니다. 새 데이터 열은 필요하지 않으므로 삭제합니다. 또는 더 빠르다고 생각되면 응답 데이터 열에서 직접 수식을 만드십시오.)
모델 테이블 스크립트 옆에 있는 녹색 삼각형을 클릭합니다. Bag 또는 Position을 포함하는 교차 용어를 제거하십시오. Bag 및 Position 항을 선택하고 속성 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭한 다음 임의 효과를 선택하십시오. 이제 Mixing Technique, Material Amount 및 Ingredient Type의 고정 효과를 추정합니다. REML 아웃라인은 Bag, Location 및 통계적 오류에 대한 분산 구성 요소의 추정치를 표시합니다.
Re: 전체 요인 DOE 설계에 다중 포인트 배치 테스트 결과를 어떻게 포함합니까?안녕 마크
응답해 주셔서 감사합니다.
완전 계승은 아마도 모든 조합의 시행을 포함하는 최고의 고전적 종합 디자인일 것입니다.실제로 내 요인 중 두 가지는 범주형(오타 실수 - 혼합 속도 대신 혼합 기술이 요인, 혼합 속도는 일정함), 총 세 가지 요인(혼합 기술, 재료 양 또는 채우기 수준, 성분 유형)입니다.예, 반응은 각각의 영양소 농도로 측정됩니다.
백은 가득 찼을 때 거의 원통형이고 높이가 거의 3피트이며 특수 샘플러를 사용하여 샘플을 상단/중간/하단에 대해 동일한 높이/깊이에서 추출할 수 있습니다. 각 배치는 2개의 백(백 1 및 2)으로 생성됩니다. 각 가방에서 세 곳에서 샘플(T/M/B)을 채취할 계획입니다. 백당 샘플 9개(총 9*2=배치당 샘플 18개). 샘플의 수평 위치를 고정하지 않을 것이므로 백당 3개 위치의 3개 상단 샘플을 복제로 간주할 수 있습니다. "샘플 세로 위치"(상단, 중간, 하단) 및 가방 번호(1/2)를 요인으로 사용하려고 합니다.어떻게 생각하나요? 예, T/M/B에 대해 3개의 샘플을 채취하는 분석 등의 변동성 때문입니다.
감사합니다
Re: 전체 요인 DOE 설계에 다중 포인트 배치 테스트 결과를 어떻게 포함합니까?디자인에 포함되지 않은 분석의 또 다른 측면은 중첩 요인 수준. 예를 들어 Location = Middle은 Bag마다 동일하지 않습니다. 그것은 물리적으로 불가능합니다. JMP 설계 방법에서는 모든 요인 수준이 다음과 같다고 가정합니다. 교차 . 중첩 구조는 모델 적합 시작 대화 상자에 추가되는 또 다른 측면입니다.
모델 적합 대화 상자에서 모델을 지정하는 데 도움이 필요할 수 있으므로 그냥 물어보십시오!
Re: 전체 요인 DOE 설계에 다중 포인트 배치 테스트 결과를 어떻게 포함합니까?귀하의 요청을 명확히 하는 데 도움이 되는 몇 가지 질문입니다.
- 완전 요인 설계 방법을 선택한 이유는 무엇입니까?
- 각 요인에 대해 두 가지 수준을 선택한 이유는 무엇입니까? 요인 중 두 가지는 연속적입니다. 이러한 요인에 대한 두 가지 수준은 각각의 효과가 선형이라고 가정합니다.
- 반응이 양(예: 무게) 또는 농도로 측정됩니까?
디자인이 정해진 것 같습니다. 많은 솔루션은 응답에 대한 효과를 모델링하려는 방법과 원하는 추정치에 따라 달라집니다. 일부 효과는 고정되어 있고 다른 효과는 무작위입니다. 세 가지 요인은 고정 효과에 기여합니다. Batch는 무작위 효과를 제공합니다. 가방과 위치는 어떻습니까? 각 배치의 각 가방에 있는 각 위치에서 세 번 샘플링하는 것 같습니다. 만약 그렇다면, 영양 수준을 결정하기 위한 분석의 부정확성 때문에 세 개의 샘플이 필요합니까? 측정 시스템 오류가 변동의 큰 부분인 경우 특성화하려는 프로세스 변동에서 분리할 수 있습니다. 측정 오류 구성 요소를 줄이기 위해 세 가지 측정의 평균 추정치를 사용합니다.
Batch, Bag 및 Location을 요인으로 입력할 수 있습니다. JMP는 기본적으로 효과가 고정된 것으로 모델링하지만 모형 적합 대화 상자에서 무작위로 변경할 수 있습니다. 무작위 효과는 분산 성분 추정치를 생성합니다. 고정 효과는 계수 추정치를 생성합니다.
분산 성분 추정치는 비교 가능한 신뢰 구간에 대한 평균 추정치보다 훨씬 더 큰 샘플 크기를 필요로 합니다. 즉, 평균을 추정하는 것이 분산을 추정하는 것보다 훨씬 효율적입니다.
