Ri: DOE personalizzato - approccio migliore per fattori categorici e mistiSara, benvenuta in comunità. Sfortunatamente non c'è abbastanza contesto per fornire consigli specifici. Ho molte più domande che risposte per te e alcuni consigli generali ... NON esiste il miglior esperimento da eseguire. "Il miglior design che tu abbia mai progettato è il design che crei dopo averlo eseguito". Suggerisco di sviluppare più esperimenti e prevedere cosa potresti imparare da ciascuno e confrontarlo con le risorse richieste per ciascuno. Suggerisco anche un approccio iterativo alla sperimentazione. KISS (Keep It Simple and Sequential). Non cercare di imparare tutto e ottimizzare in un esperimento. Accresci invece le tue conoscenze identificando prima ciò che è importante e ciò che non lo è e assicurati che i tuoi sistemi di misurazione siano adeguati. Considera la gerarchia degli effetti. Quindi puoi iniziare a pensare a dove dovrebbero essere impostati fattori importanti.
Alcune domande/commenti per te:
1. Mettere in discussione i sistemi di misurazione. Con che precisione possono misurare i valori nutrizionali e il sale? Avrai misure sensoriali per gusto e olfatto (set di dati ordinali come una scala edonica). Come spiegherai la variazione all'interno e tra i valutatori? Come spiegherai il pregiudizio del valutatore?
2. Non capisco i 2 fattori categorici? Qual è il fattore "Texture"? Stai aggiungendo qualcosa al lotto? Che cosa? Cos'è "Aroma"? Texture e Aroma sembrano variabili di risposta, non X. Perché 3 livelli per il tuo primo esperimento?
3. I progetti di miscele sono ciò che considero esperimenti di ottimizzazione. Sei pronto a farlo? Diciamo che il processo corrente viene eseguito in batch. Quali componenti della variazione sono più significativi, all'interno della variazione di lotto, da lotto a lotto o di misura? Se hai una variazione significativa da lotto a lotto, dovresti capire perché prima di ottimizzare gli ingredienti per 1 lotto.
4. Non capisco il secondo punto sotto miscela? Se ci sono 2 valori, non può essere costante.
5. Capisci il rumore nel processo? Ad esempio: qualità dell'acqua, omogeneità del lotto, condizioni ambientali, variazione da lotto a lotto degli ingredienti, variazione giornaliera, ecc.
6. Capisci la differenza tra ripetizioni e repliche?
Ri: DOE personalizzato - approccio migliore per fattori categorici e mistiGrazie mille per la risposta e le domande pertinenti a cui ho risposto di seguito ( corsivo ). Mi scuso per non essere stato abbastanza preciso con le informazioni!
Per più contesto: vogliamo indagare sulle diverse quantità di vari pezzi nelle zuppe. Ci sono tre diverse zuppe aromatizzate che hanno tutte gli stessi pezzi (pollo, fagioli, ecc.). Abbiamo già alcune versioni create dallo chef con una certa ricetta e ora vogliamo indagare fino a che punto possiamo spingere l'aspetto nutrizionale senza diminuire le caratteristiche sensoriali accettabili.
1. Mettere in discussione i sistemi di misurazione. Con che precisione possono misurare i valori nutrizionali e il sale? Avrai misure sensoriali per gusto e olfatto (set di dati ordinali come una scala edonica). Come spiegherai la variazione all'interno e tra i valutatori? Come spiegherai il pregiudizio del valutatore?
I valutatori seguiranno una formazione per ridurre questo pregiudizio. Includeremo un fattore di blocco per la differenza tra le sessioni sensoriali (giorni). Calcoleremo accuratamente i valori nutrizionali (utilizzando un laboratorio esterno).
2. Non capisco i 2 fattori categorici? Qual è il fattore "Texture"? Stai aggiungendo qualcosa al lotto? Che cosa? Cos'è "Aroma"? Texture e Aroma sembrano variabili di risposta, non X. Perché 3 livelli per il tuo primo esperimento?
La categoria Texture si riferisce al fatto che lasceremo una versione con gli ingredienti in pezzi e l'altra versione sarà mescolata. Il contenuto sarà identico.
Categoria Aroma - tre diversi gusti di basi liquide (stessa quantità) - pollo / verdura / cocco
3. I progetti di miscele sono ciò che considero esperimenti di ottimizzazione. Sei pronto a farlo? Diciamo che il processo corrente viene eseguito in batch. Quali componenti della variazione sono più significativi, all'interno della variazione di lotto, da lotto a lotto o di misura? Se hai una variazione significativa da lotto a lotto, dovresti capire perché prima di ottimizzare gli ingredienti per 1 lotto.
Abbiamo già "ottimizzato" le nostre ricette in una certa misura attraverso focus group, test e creazione di chef. Vogliamo ora ottimizzare la componente nutrizionale vedendo fino a che punto possiamo aumentare (proteine) o diminuire (sale) alcuni ingredienti senza intaccare le caratteristiche sensoriali.
Abbiamo versioni di "riferimento" di queste ricette che serviranno come linea guida per il livello desiderato di varie caratteristiche sensoriali (quindi miriamo a indagare su quante proteine extra e quanto poco sale possiamo usare senza diminuire il gusto e la consistenza accettabili).
Abbiamo tre categorie di zuppa con una diversa base liquida e vogliamo testare come i pezzi di ingrediente interagiscono con i diversi liquidi, da qui le tre categorie di aromi.
4. Non capisco il secondo punto sotto miscela? Se ci sono 2 valori, non può essere costante.
Ho rimosso questo elemento. Tutti i fattori di miscelazione sono ora variabili (e successivamente ho anche rimosso il vincolo lineare).
5. Capisci il rumore nel processo? Ad esempio: qualità dell'acqua, omogeneità del lotto, condizioni ambientali, variazione da lotto a lotto degli ingredienti, variazione giornaliera, ecc.
Stiamo cercando di ridurre al minimo il rumore - formazione di valutatori sensoriali, blocco per la variazione dei giorni, produzione unica di tutte le ricette da testare ecc.
6. Capisci la differenza tra ripetizioni e repliche?
Non l'ho fatto ma lo faccio ora!!
Seguendo i tuoi commenti ho modificato il DoE personalizzato (nel pdf allegato). Nella parte di valutazione del modello si afferma l'aroma 1 e l'aroma 2 - è perché ho tre livelli categorici?
Ri: DOE personalizzato - approccio migliore per fattori categorici e mistiOffrirò alcuni ulteriori pensieri in blu, puoi scegliere di ignorarli.
Per più contesto: vogliamo indagare sulle diverse quantità di vari pezzi nelle zuppe. Ci sono tre diverse zuppe aromatizzate che hanno tutte gli stessi pezzi (pollo, fagioli, ecc.). Abbiamo già alcune versioni create dallo chef con una certa ricetta e ora vogliamo indagare fino a che punto possiamo spingere l'aspetto nutrizionale senza diminuire le caratteristiche sensoriali accettabili.
Sono confuso, da un lato indichi di aver già ottimizzato (" Abbiamo già "ottimizzato" le nostre ricette in una certa misura attraverso focus group, test e creazione di chef.").... IMHO, questo è il motivo per cui vuoi valutare più Y mentre ripeti (multivariato). Inseguire diverse Y in sequenza può essere una sfida inefficace e inefficiente.
1. Mettere in discussione i sistemi di misurazione. Con che precisione possono misurare i valori nutrizionali e il sale? Avrai misure sensoriali per gusto e olfatto (set di dati ordinali come una scala edonica). Come spiegherai la variazione all'interno e tra i valutatori? Come spiegherai il pregiudizio del valutatore?
I valutatori seguiranno una formazione per ridurre questo pregiudizio. Includeremo un fattore di blocco per la differenza tra le sessioni sensoriali (giorni). Calcoleremo accuratamente i valori nutrizionali (utilizzando un laboratorio esterno).
IMHO, la formazione può aiutare la coerenza, tuttavia probabilmente non influirà sui pregiudizi sensoriali. La chiave per mitigare il pregiudizio sensoriale è rimuovere l'emozione dalla valutazione. Ad esempio, non chiedere quale ti piace?, invece, usando il tuo chef esperto, crea campioni che rappresentano una scala ordinale (almeno 5 categorie) e chiedi a quale corrisponde. L'invio di campioni a un laboratorio esterno non garantisce che le misurazioni saranno utili. E ti preoccupi più della precisione che dell'accuratezza per scopi di progettazione sperimentale (vuoi meno variazioni nel sistema di misurazione). Richiederei che campioni identici vengano testati più volte dal laboratorio.
2. Non capisco i 2 fattori categorici? Qual è il fattore "Texture"? Stai aggiungendo qualcosa al lotto? Che cosa? Cos'è "Aroma"? Texture e Aroma sembrano variabili di risposta, non X. Perché 3 livelli per il tuo primo esperimento?
La categoria Texture si riferisce al fatto che lasceremo una versione con gli ingredienti in pezzi e l'altra versione sarà mescolata. Il contenuto sarà identico.
Categoria Aroma - tre diversi gusti di basi liquide (stessa quantità) - pollo / verdura / cocco
OK, quindi i nomi per i fattori fanno riferimento a ciò che stai effettivamente modificando (dimensione e sapore del pezzo). Penso che potresti prendere in considerazione il blocco sulla base (sapore) poiché questi potrebbero creare risposte sensoriali piuttosto diverse.
3. I progetti di miscele sono ciò che considero esperimenti di ottimizzazione. Sei pronto a farlo? Diciamo che il processo corrente viene eseguito in batch. Quali componenti della variazione sono più significativi, all'interno della variazione di lotto, da lotto a lotto o di misura? Se hai una variazione significativa da lotto a lotto, dovresti capire perché prima di ottimizzare gli ingredienti per 1 lotto.
Abbiamo già "ottimizzato" le nostre ricette in una certa misura attraverso focus group, test e creazione di chef. Vogliamo ora ottimizzare la componente nutrizionale vedendo fino a che punto possiamo aumentare (proteine) o diminuire (sale) alcuni ingredienti senza intaccare le caratteristiche sensoriali.
La vista posteriore è 20/20. Avrei raccomandato di includerli nei tuoi primi esperimenti di ricette.
Abbiamo versioni di "riferimento" di queste ricette che serviranno come linea guida per il livello desiderato di varie caratteristiche sensoriali (quindi miriamo a indagare su quante proteine extra e quanto poco sale possiamo usare senza diminuire il gusto e la consistenza accettabili).
Usa queste "versioni di riferimento" per creare la tua scala ordinale.
Abbiamo tre categorie di zuppa con una diversa base liquida e vogliamo testare come i pezzi di ingrediente interagiscono con i diversi liquidi, da qui le tre categorie di aromi.
Non sono sicuro di capire perché la consistenza della zuppa (grossezza) interagirebbe con il sapore (o perché ti importerebbe), ma puoi stimare le interazioni blocco per fattore se blocchi il sapore. Immagino di pensare di più a cosa faresti con la conoscenza di un'interazione gusto per pezzo ... per me avresti bisogno di un modello diverso per ogni sapore ... sarebbe il vantaggio di bloccare il sapore .. .sarebbero come 3 esperimenti separati sugli stessi fattori che possono essere confrontati.
4. Non capisco il secondo punto sotto miscela? Se ci sono 2 valori, non può essere costante.
Ho rimosso questo elemento. Tutti i fattori di miscelazione sono ora variabili (e successivamente ho anche rimosso il vincolo lineare).
5. Capisci il rumore nel processo? Ad esempio: qualità dell'acqua, omogeneità del lotto, condizioni ambientali, variazione da lotto a lotto degli ingredienti, variazione giornaliera, ecc.
Stiamo cercando di ridurre al minimo il rumore - formazione di valutatori sensoriali, blocco per la variazione dei giorni, produzione unica di tutte le ricette da testare ecc.
Questo NON è quello che dovresti fare. Vuoi creare uno spazio di progettazione che sia rappresentativo delle condizioni future. La percezione sensoriale dei consumatori varia, i processi di produzione variano, le materie prime variano, ecc.
L'esatta standardizzazione delle condizioni sperimentali, spesso sconsideratamente invocata come una panacea, porta sempre con sé il vero svantaggio che un esperimento altamente standardizzato fornisce informazioni dirette solo rispetto alla ristretta gamma di condizioni raggiunte dalla standardizzazione.La standardizzazione, quindi, indebolisce piuttosto che rafforzare la nostra base per inferire un risultato simile, quando, come invariabilmente accade nella pratica, queste condizioni sono in qualche modo variate.
RA Fisher (1935), Progettazione di esperimenti (p.99-100)
6. Capisci la differenza tra ripetizioni e repliche?
Non l'ho fatto ma lo faccio ora!!
Seguendo i tuoi commenti ho modificato il DoE personalizzato (nel pdf allegato). Nella parte di valutazione del modello si afferma l'aroma 1 e l'aroma 2 - è perché ho tre livelli categorici?
Non seguo la tua logica qui? Anche se ho notato che tu usi il francese e io no.
DOE personalizzato: l'approccio migliore per i fattori categorici e mistiSto facendo un DOE personalizzato e apprezzerei qualsiasi suggerimento o suggerimento sulla creazione di ricette ottimali.
Esiste un approccio DOE migliore di quello costruito o altri fattori da tenere a mente?
Risposte :
- Massimizza i diversi valori nutrizionali
- Ridurre al minimo la quantità di sale
- Raggiungi l'obiettivo del punteggio di gusto e olfatto
Fattori :
- Categoriale -> Texture 2 livelli : T1 / T2
- Categoriale --> Aroma 3 livelli: A1/ A3/ A3
- Miscela
- Ingredienti da variare: C1 / C2 / C3 / C34
- Ingredienti costanti (liquido aromatizzato). Ho notato due valori diversi, anche se sarà costante nel modello, poiché JMP accetta solo due valori diversi
- Acqua – questo fattore sarà compreso quando la somma degli ingredienti costanti e di quelli da variare sarà inferiore a 100 gr.
- Blocco: Differenza tra giorni di panel test (6 ricette da testare/giorno)
Definizione dei vincoli lineari:
- Vengono aggiunte due linee che mantengono le proporzioni tra gli ingredienti costanti (liquido = 69,6% ) e gli ingredienti variabili (C1 /C2 /C3 / C4 =30,4% )
Modello :
- Sono state selezionate anche le interazioni di 2° livello. Per evitare una singolarità del modello, uno degli ingredienti nei parametri del "modello" deve essere arbitrariamente rimosso.
- L'acqua e il liquido aromatizzato sono stati rimossi. Sono state rimosse anche le interazioni di secondo livello che coinvolgono l'acqua o la base (per diminuire il numero di corse e anche perché siamo più interessati agli effetti degli ingredienti principali)
- Alias: tutte le interazioni di secondo livello
- Numero massimo di corse possibili = 50 e con il modello sopra il numero consigliato = 48 (quindi tutto bene).
Esempio di corse:
Domande :
- Come è meglio determinare il numero di corse centrali e ripetute?
- Come interpreto l'aliasing e la diagnostica?
Esiste un approccio DOE migliore di quello costruito o altri fattori da tenere a mente?
Mille grazie per qualsiasi aiuto o intuizione per il mio primo DOE !!
Progettazione di esperimenti
