Re: Custom DOE - 범주형 및 혼합 요인에 대한 최상의 접근 방식사라, 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 불행히도 구체적인 조언을 제공할 만한 충분한 맥락이 없습니다. 답변보다 훨씬 더 많은 질문과 몇 가지 일반적인 조언이 있습니다. 실행하기에 가장 좋은 실험은 없습니다. "당신이 디자인할 최고의 디자인은 실행한 후에 디자인하는 디자인입니다." 여러 실험을 개발하고 각각에서 무엇을 배울 수 있는지 예측하고 이를 각각에 필요한 리소스와 대조할 것을 제안합니다. 또한 실험에 대한 반복적인 접근 방식을 제안합니다. KISS(간단하고 순차적으로 유지). 한 실험에서 모든 것을 배우고 최적화하려고 하지 마십시오. 대신 중요한 것과 중요하지 않은 것을 먼저 식별하여 지식을 늘리고 측정 시스템이 적절한지 확인하십시오. 효과의 계층 구조를 고려하십시오. 그런 다음 중요한 요소를 설정해야 하는 위치에 대해 생각할 수 있습니다.
몇 가지 질문/의견:
1. 측정 시스템에 의문을 제기하십시오. 그들은 영양가와 소금을 얼마나 정확하게 측정할 수 있습니까? 미각과 후각에 대한 감각 측정이 가능합니다(일부 기호 척도와 같은 서수 데이터 세트). 평가자 내 및 평가자 간의 변동을 어떻게 설명할 것입니까? 평가자 편향을 어떻게 설명할 것인가?
2. 2가지 범주형 요인을 이해하지 못합니까? 요소 "텍스처"는 무엇입니까? 배치에 무언가를 추가하고 있습니까? 무엇? "아로마"란? Texture와 Aroma는 X가 아니라 응답 변수처럼 들립니다. 첫 번째 실험에 왜 3단계가 필요합니까?
3. 혼합물 설계는 제가 생각하는 최적화 실험입니다. 이 작업을 수행할 준비가 되셨습니까? 현재 프로세스가 배치로 수행된다고 가정해 보겠습니다. 배치, 배치 간 또는 측정 변동 내에서 가장 중요한 변동 요소는 무엇입니까? 배치 간 편차가 큰 경우 배치 1개에 대한 재료를 최적화하기 전에 그 이유를 파악해야 합니다.
4. 혼합 아래 두 번째 글 머리 기호를 이해하지 못합니까? 2개의 값이 있는 경우 상수일 수 없습니다.
5. 프로세스의 소음을 이해합니까? 예: 수질, 배치의 균질성, 주변 조건, 성분의 로트 간 변동, 일일 변동 등
6. 반복과 반복의 차이점을 이해합니까?
Re: Custom DOE - 범주형 및 혼합 요인에 대한 최상의 접근 방식귀하의 답변과 아래에 답변한 관련 질문에 감사드립니다( 이탤릭체 ). 정보가 충분히 정확하지 않은 것에 대해 사과드립니다!
자세한 내용: 수프에 들어 있는 다양한 청크의 다양한 양을 조사하고 싶습니다. 모두 같은 덩어리(닭고기, 콩 등)를 가진 세 가지 다른 맛의 수프가 있습니다. 우리는 이미 특정 레시피로 요리사가 만든 버전을 가지고 있으며 이제 허용 가능한 감각적 특성을 감소시키지 않으면서 영양적 측면을 어디까지 밀어붙일 수 있는지 조사하고자 합니다.
1. 측정 시스템에 의문을 제기하십시오. 그들은 영양가와 소금을 얼마나 정확하게 측정할 수 있습니까? 미각과 후각에 대한 감각 측정이 가능합니다(일부 기호 척도와 같은 서수 데이터 세트). 평가자 내 및 평가자 간의 변동을 어떻게 설명할 것입니까? 평가자 편향을 어떻게 설명할 것인가?
평가자는 이러한 편견을 줄이기 위해 교육을 받게 됩니다. 감각 세션(일) 간의 차이에 대한 차단 요소를 포함합니다. 영양성분을 정확하게 계산해드립니다(외부 검사실 이용).
2. 2가지 범주형 요인을 이해하지 못합니까? 요소 "텍스처"는 무엇입니까? 배치에 무언가를 추가하고 있습니까? 무엇? "아로마"란? Texture와 Aroma는 X가 아니라 응답 변수처럼 들립니다. 첫 번째 실험에 왜 3단계가 필요합니까?
텍스처 범주는 재료가 청크에 포함된 한 버전을 남기고 다른 버전이 혼합된다는 사실을 나타냅니다. 내용은 동일할 것입니다.
아로마 카테고리 - 리퀴드 베이스의 세 가지 다른 맛(동일한 양) - 닭고기/야채/코코넛
3. 혼합물 설계는 제가 생각하는 최적화 실험입니다. 이 작업을 수행할 준비가 되셨습니까? 현재 프로세스가 배치로 수행된다고 가정해 보겠습니다. 배치, 배치 간 또는 측정 변동 내에서 가장 중요한 변동 요소는 무엇입니까? 배치 간 편차가 큰 경우 배치 1개에 대한 재료를 최적화하기 전에 그 이유를 파악해야 합니다.
우리는 이미 포커스 그룹, 테스트 및 셰프 생성을 통해 레시피를 어느 정도 '최적화'했습니다. 이제 우리는 감각 특성에 영향을 주지 않고 특정 성분을 얼마나 늘리거나(단백질) 줄일 수 있는지(소금) 확인하여 영양 성분을 최적화하려고 합니다.
우리는 다양한 감각 특성의 원하는 수준에 대한 지침 역할을 할 이러한 조리법의 '참조' 버전을 가지고 있습니다(그래서 우리는 수용 가능한 맛과 질감을 감소시키지 않고 얼마나 많은 추가 단백질과 얼마나 적은 소금을 사용할 수 있는지 조사하는 것을 목표로 합니다).
액체 베이스가 다른 세 가지 범주의 수프가 있고 재료 덩어리가 다른 액체와 상호 작용하는 방식을 테스트하려고 합니다. 따라서 세 가지 향 범주가 있습니다.
4. 혼합 아래 두 번째 글 머리 기호를 이해하지 못합니까? 2개의 값이 있는 경우 상수일 수 없습니다.
이 요소를 제거했습니다. 이제 모든 혼합 요인이 가변적입니다(그리고 나중에 선형 제약도 제거했습니다).
5. 프로세스의 소음을 이해합니까? 예: 수질, 배치의 균질성, 주변 조건, 성분의 로트 간 변동, 일일 변동 등
소음을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다. 감각 평가자 교육, 요일 변동에 대한 차단, 테스트할 모든 레시피의 단일 생산 등입니다.
6. 반복과 반복의 차이점을 이해합니까?
안했는데 지금은 해요!!
귀하의 의견에 따라 사용자 지정 DoE를 조정했습니다(첨부된 PDF에서). 모델 평가 부분에는 아로마 1과 아로마 2가 명시되어 있습니다. 세 가지 범주 수준이 있기 때문입니까?
Re: Custom DOE - 범주형 및 혼합 요인에 대한 최상의 접근 방식나는 파란색으로 몇 가지 추가 생각을 제공할 것입니다. 무시하도록 선택할 수 있습니다.
자세한 내용: 수프에 들어 있는 다양한 청크의 다양한 양을 조사하고 싶습니다. 모두 같은 덩어리(닭고기, 콩 등)를 가진 세 가지 다른 맛의 수프가 있습니다. 우리는 이미 특정 레시피로 요리사가 만든 버전을 가지고 있으며 이제 허용 가능한 감각적 특성을 감소시키지 않으면서 영양적 측면을 어디까지 밀어붙일 수 있는지 조사하고자 합니다.
혼란스럽습니다. 한편으로는 이미 최적화(" 우리는 이미 포커스 그룹, 테스트 및 셰프 생성을 통해 레시피를 어느 정도 '최적화'했습니다.")....IMHO, 반복(다변량)할 때 여러 Y를 평가하려는 이유입니다. 다른 Y를 순차적으로 쫓는 것은 비효율적이고 비효율적일 수 있습니다.
1. 측정 시스템에 의문을 제기하십시오. 그들은 영양가와 소금을 얼마나 정확하게 측정할 수 있습니까? 미각과 후각에 대한 감각 측정이 가능합니다(일부 기호 척도와 같은 서수 데이터 세트). 평가자 내 및 평가자 간의 변동을 어떻게 설명할 것입니까? 평가자 편향을 어떻게 설명할 것인가?
평가자는 이러한 편견을 줄이기 위해 교육을 받게 됩니다. 감각 세션(일) 간의 차이에 대한 차단 요소를 포함합니다. 영양성분을 정확하게 계산해드립니다(외부 검사실 이용).
IMHO, 훈련은 일관성에 도움이 될 수 있지만 감각 편향에는 영향을 미치지 않을 것입니다. 감각 편향을 완화하는 열쇠는 평가에서 감정을 제거하는 것입니다. 예를 들어, 어느 것이 마음에 드십니까?라고 묻지 말고 전문 셰프의 것을 사용하여 서수 척도(최소 5개 범주)를 나타내는 샘플을 만들고 일치하는 것이 무엇인지 물어보십시오. 샘플을 외부 실험실로 보낸다고 해서 측정이 유용하다는 보장은 없습니다. 그리고 실험 설계 목적을 위해 정확도보다 정밀도에 더 관심을 가집니다(측정 시스템의 변동이 적기를 원함). 실험실에서 동일한 샘플을 여러 번 테스트해야 합니다.
2. 2가지 범주형 요인을 이해하지 못합니까? 요소 "텍스처"는 무엇입니까? 배치에 무언가를 추가하고 있습니까? 무엇? "아로마"란? Texture와 Aroma는 X가 아니라 응답 변수처럼 들립니다. 첫 번째 실험에 왜 3단계가 필요합니까?
텍스처 범주는 재료가 청크에 포함된 한 버전을 남기고 다른 버전이 혼합된다는 사실을 나타냅니다. 내용은 동일할 것입니다.
아로마 카테고리 - 리퀴드 베이스의 세 가지 다른 맛(동일한 양) - 닭고기/야채/코코넛
좋습니다. 요인의 이름은 실제로 변경하는 항목(청크 크기 및 풍미)을 참조합니다. 다소 다른 감각 반응을 생성할 수 있으므로 베이스(맛)에 대한 차단을 고려할 수 있다고 생각합니다.
3. 혼합물 설계는 제가 생각하는 최적화 실험입니다. 이 작업을 수행할 준비가 되셨습니까? 현재 프로세스가 배치로 수행된다고 가정해 보겠습니다. 배치, 배치 간 또는 측정 변동 내에서 가장 중요한 변동 요소는 무엇입니까? 배치 간 편차가 큰 경우 배치 1개에 대한 재료를 최적화하기 전에 그 이유를 파악해야 합니다.
우리는 이미 포커스 그룹, 테스트 및 셰프 생성을 통해 레시피를 어느 정도 '최적화'했습니다. 이제 우리는 감각 특성에 영향을 주지 않고 특정 성분을 얼마나 늘리거나(단백질) 줄일 수 있는지(소금) 확인하여 영양 성분을 최적화하려고 합니다.
뒷 시야는 20/20입니다. 초기 레시피 실험에 포함하는 것이 좋습니다.
우리는 다양한 감각 특성의 원하는 수준에 대한 지침 역할을 할 이러한 조리법의 '참조' 버전을 가지고 있습니다(그래서 우리는 수용 가능한 맛과 질감을 감소시키지 않고 얼마나 많은 추가 단백질과 얼마나 적은 소금을 사용할 수 있는지 조사하는 것을 목표로 합니다).
이러한 "참조 버전"을 사용하여 서수 척도를 만드십시오.
액체 베이스가 다른 세 가지 범주의 수프가 있고 재료 덩어리가 다른 액체와 상호 작용하는 방식을 테스트하려고 합니다. 따라서 세 가지 향 범주가 있습니다.
수프의 일관성(덩어리)이 풍미와 상호 작용하는 이유(또는 왜 관심을 갖는지)를 이해하지 못하지만 풍미를 차단하면 요소 상호 작용을 블록별로 추정할 수 있습니다. 나는 청크 상호 작용에 의한 풍미에 대한 지식으로 무엇을 할 것인지에 대해 더 많이 생각하고 있다고 생각합니다. 나에게 각 풍미에 대해 다른 모델이 필요합니다 ... 풍미 차단의 이점이 될 것입니다 .. .비교할 수 있는 동일한 요소에 대한 3개의 개별 실험과 같습니다.
4. 혼합 아래 두 번째 글 머리 기호를 이해하지 못합니까? 2개의 값이 있는 경우 상수일 수 없습니다.
이 요소를 제거했습니다. 이제 모든 혼합 요인이 가변적입니다(그리고 나중에 선형 제약도 제거했습니다).
5. 프로세스의 소음을 이해합니까? 예: 수질, 배치의 균질성, 주변 조건, 성분의 로트 간 변동, 일일 변동 등
소음을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다. 감각 평가자 교육, 요일 변동에 대한 차단, 테스트할 모든 레시피의 단일 생산 등입니다.
이것은 당신이 해야 할 일이 아닙니다. 미래의 조건을 대표하는 디자인 공간을 만들고 싶습니다. 소비자의 감각 지각이 다르고, 생산 공정이 다르고, 원재료가 다릅니다.
실험 조건의 정확한 표준화는 종종 생각 없이 만병통치약으로 주장되지만, 고도로 표준화된 실험은 표준화에 의해 달성된 좁은 범위의 조건에 대해서만 직접적인 정보를 제공한다는 실질적인 단점을 항상 수반합니다.따라서 표준화는 실제로 항상 그렇듯이 이러한 조건이 다소 다양할 때 유사한 결과를 추론할 근거를 강화하기보다는 약화시킵니다.
RA 피셔(1935), 실험 설계(p.99-100)
6. 반복과 반복의 차이점을 이해합니까?
안했는데 지금은 해요!!
귀하의 의견에 따라 사용자 지정 DoE를 조정했습니다(첨부된 PDF에서). 모델 평가 부분에는 아로마 1과 아로마 2가 명시되어 있습니다. 세 가지 범주 수준이 있기 때문입니까?
나는 여기서 당신의 논리를 따르지 않습니까? 나는 당신이 프랑스어를 사용하는 것을 알고 있지만 나는 사용하지 않습니다.
Custom DOE - 범주형 및 혼합 요인에 대한 최상의 접근 방식맞춤형 DOE를 수행 중이며 최적의 레시피 생성에 대한 팁이나 포인터를 주시면 감사하겠습니다.
구성된 것보다 더 나은 DOE 접근 방식이나 염두에 두어야 할 다른 요소가 있습니까?
응답 :
- 다양한 영양가 극대화
- 소금의 양을 최소화
- 맛과 냄새 점수 목표 도달
요인 :
- 범주형 –> 텍스처 2단계 : T1 / T2
- 카테고리 --> 아로마 3단계: A1/ A3/ A3
- 혼합물
- 다양한 성분: C1 / C2 / C3 / C34
- 일정한 성분 (향이 나는 액체). JMP는 두 가지 다른 값만 허용하므로 모델에서 일정할지라도 두 가지 다른 값을 언급했습니다.
- 물 – 이 요소는 일정한 재료와 변경될 재료의 합이 100gr 미만일 때 포함됩니다.
- 차단: 패널 테스트 일수 차이(테스트할 레시피 6개/일)
선형 제약 조건 정의:
- 일정한 성분 사이의 비율을 유지하는 두 개의 라인이 추가됩니다(액체 = 69.6% ) 및 변수 성분(C1 /C2 /C3 / C4 =30.4% )
모델 :
- 2단계 상호 작용도 선택되었습니다. 모델 특이성을 방지하려면 '모델' 매개변수의 성분 중 하나를 임의로 제거해야 합니다.
- 물과 가향 액체를 제거했습니다. 물 또는 염기와 관련된 2단계 상호 작용도 제거되었습니다(실행 횟수를 줄이고 주요 성분의 효과에 더 관심이 있기 때문).
- 별칭 – 모든 두 번째 수준 상호 작용
- 가능한 최대 실행 수 = 50이고 위의 모델에서 권장되는 수는 = 48(모두 양호함)입니다.
실행의 예:
질문 :
- 중앙 실행 및 반복 실행의 수를 결정하는 것이 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
- 앨리어싱 및 진단을 어떻게 해석합니까?
구성된 것보다 더 나은 DOE 접근 방식이나 염두에 두어야 할 다른 요소가 있습니까?
내 첫 DOE에 대한 도움이나 통찰력을 주셔서 대단히 감사합니다!!
실험 설계
