Noi di JMP vogliamo scuotere le opinioni delle persone su come dovrebbero essere condotti gli esperimenti. Come la canzone dei Tears for Fears, Sowing the Seeds of Love , ci sforziamo di piantare i semi dell'amore per la sperimentazione attraverso il nostro software.
Imparando a eseguire esperimenti in modo più efficiente, la popolarità di DOE continua a crescere tra i settori che utilizzano JMP. Le sue funzionalità integrate rendono il DOE possibile (e facile), creando un'ondata sempre crescente di nuovi appassionati di DOE. Come spiegano @Phil_Kay e Weronika Wrazen (vincitrice del premio Let It Grow: The Garden Cress Challenge 2022) nel loro video di presentazione , JMP sta seminando i semi dell'amore per la progettazione di esperimenti.
Momenti salienti della presentazione video
Per rendere il concetto di DOE più digeribile e più facilmente insegnabile ai futuri utenti, è stato creato un semplice esperimento per familiarizzarci con il concetto. Lo scopo del test è massimizzare la crescita dei semi di crescione.
Tienilo a mente per dopo: prendi nota dell'obiettivo dell'esperimento che è stato creato. Perché qualcuno dovrebbe voler misurare una risposta particolare? Cosa potrebbe accadere se i risultati di un esperimento non fossero pienamente considerati? Il primo passo per sporcarci le mani con DOE dovrebbe essere quello di definire il tuo obiettivo.
Dopo aver eseguito l'esperimento per una settimana, Phil e le sue figlie sono riusciti a inserire i risultati nel software JMP ed eseguire alcune semplici analisi con gli strumenti forniti dal software. Sono riusciti a concludere che le piante coltivate in condizioni di oscurità erano più alte dopo sette giorni!
Purtroppo per Weronika, il suo primo esperimento ha confermato la sua convinzione di non avere il pollice verde: l’esperimento è fallito!
Ha concluso che c'erano troppi semi in ciascuna delle scatole, le scatole delle uova che contenevano le piante si erano disintegrate e il terreno era migrato in scatole che avrebbero dovuto essere esclusivamente di cotone. Nella sua seconda prova, ha utilizzato tazzine da caffè in plastica per tenere separati i semi.
Weronika è arrivata alla conclusione che la luce è il fattore più importante per aumentare l'altezza, che le piante che vivono al buio possono diventare più alte e che anche il terreno del giardino produce piante più alte. Sebbene il crescione cresciuto nell’oscurità fosse più alto, era chiaramente malsano e fragile. Al contrario, il crescione cresciuto alla luce del sole aveva foglie verdi grandi e sane. Negli ultimi giorni dell'esperimento la crescita delle piante al buio sembrava ristagnare.
Approfondisci queste considerazioni sul DOE
Sebbene sia importante considerare i numeri statistici durante l’esecuzione degli esperimenti, non devono essere ignorati i risultati fisici che non possono essere visti attraverso i dati. Dopo un'ulteriore esplorazione, è ovvio che le radici delle piante coltivate alla luce sono molto più lunghe. Se l’obiettivo principale fosse massimizzare l’altezza, invece di ottenere la pianta “più sana” (senza nemmeno approfondire come dovresti quantificare e definire “sana”), allora metteresti i semi nell’oscurità. Quando si progettano gli esperimenti, è importante considerare tutte le variabili confondenti che potrebbero essere in gioco nelle prove e considerare i rischi del proprio obiettivo.
Ecco qualcosa che voglio che tutti consideriamo: l'altezza delle piante sarebbe la migliore variabile da massimizzare se stessimo cercando di coltivare buone piante? Nel pensare all'obiettivo degli esperimenti quando si utilizza JMP, è necessario considerare i rischi dell'obiettivo. Certo, le piante in questo esperimento erano alte, ma a quale costo? Tutte le variabili confondenti devono essere analizzate e considerate durante l'esecuzione delle prove.
Per sporcarti davvero le mani durante la progettazione degli esperimenti, non pensare solo a ciò che desideri massimizzare, minimizzare o ottenere. Pensa anche alle variabili (dentro e fuori le statistiche) che devono cambiare per raggiungere il tuo obiettivo. Ad esempio, gli impianti di produzione non dovrebbero lavorare alla massima capacità senza tenere conto dei propri lavoratori. Quando raggiungi una conclusione nei tuoi esperimenti, scava più a fondo di quanto ti dicono i numeri.
Al termine della presentazione, Weronika conclude con questo incoraggiamento: non mollare mai dopo la prima prova. C'è sempre qualcosa da imparare da un esperimento fallito. Lavorando con la progettazione degli esperimenti, puoi ottimizzare qualsiasi processo e apprendere a un ritmo più rapido ed efficiente.
Assicurati di guardare il video originale . Spero che possiate sfogliare con qualche nuova considerazione e ispirazione. Buona progettazione!
