Bei JMP möchten wir die Ansichten der Menschen darüber, wie Experimente durchgeführt werden sollten, aufrütteln. Wie das Lied „Sowing the Seeds of Love“ von Tears for Fears streben wir danach, mit unserer Software die Saat der Liebe zum Experimentieren zu säen.
Durch das Erlernen, wie man Experimente effizienter durchführt, wächst die Beliebtheit von DOE in Branchen, die JMP verwenden, weiter. Seine integrierten Funktionen machen DOE möglich (und einfach) und schaffen eine ständig wachsende Welle neuer DOE-Enthusiasten. Wie @Phil_Kay und Weronika Wrazen (Gewinnerin der Let It Grow: The Garden Cress Challenge 2022) in ihrer Videopräsentation erklären, sät JMP den Samen der Liebe für die Gestaltung von Experimenten.
Highlights der Videopräsentation
Um das Konzept des DOE leichter verständlich und für zukünftige Benutzer leichter verständlich zu machen, wurde ein einfaches Experiment erstellt, um uns mit dem Konzept vertraut zu machen. Der Zweck des Tests besteht darin, das Wachstum von Gartenkressesamen zu maximieren.
Behalten Sie dies für später im Hinterkopf: Notieren Sie sich das Ziel des erstellten Experiments. Warum sollte jemand eine bestimmte Reaktion messen wollen? Was könnte passieren, wenn die Ergebnisse eines Experiments nicht vollständig berücksichtigt werden? Der erste Schritt, um uns mit DOE die Hände schmutzig zu machen, sollte darin bestehen, Ihr Ziel zu definieren.
Nachdem Phil und seine Töchter das Experiment eine Woche lang durchgeführt hatten, konnten sie ihre Ergebnisse in die JMP-Software übertragen und mit den von der Software bereitgestellten Tools einige einfache Analysen durchführen. Sie kamen zu dem Schluss, dass die unter dunkleren Bedingungen gewachsenen Pflanzen nach sieben Tagen größer waren!
Zum Bedauern von Weronika bestätigte ihr erster Versuch ihre eigene Überzeugung, keinen grünen Daumen zu haben – das Experiment scheiterte!
Sie kam zu dem Schluss, dass sich in jeder der Kisten zu viele Samen befanden, die Eierkisten, in denen die Pflanzen untergebracht waren, zerfielen und die Erde in die Kisten wanderte, die eigentlich ausschließlich aus Baumwolle bestehen sollten. In ihrem zweiten Versuch verwendete sie Espressotassen aus Plastik, um die Samen getrennt zu halten.
Weronika kam zu dem Schluss, dass Licht der wichtigste Faktor für die Höhenzunahme war, Pflanzen im Dunkeln höher wachsen konnten und Gartenerde auch höhere Pflanzen hervorbrachte. Obwohl die im Dunkeln gewachsene Kresse höher war, war sie eindeutig ungesund und zerbrechlich. Im Gegensatz dazu hatte die im Sonnenlicht gewachsene Kresse große, gesunde grüne Blätter. Das Wachstum der Pflanzen im Dunkeln schien in den letzten Tagen des Experiments zu stagnieren.
Werfen Sie einen Blick auf diese Überlegungen zum Thema DOE
Während es wichtig ist, bei der Durchführung von Experimenten die statistischen Zahlen zu berücksichtigen, dürfen die physikalischen Ergebnisse, die anhand der Daten nicht erkennbar sind, nicht ignoriert werden. Bei näherer Betrachtung fällt auf, dass die Wurzeln der im Licht gewachsenen Pflanzen viel länger sind. Wenn die Maximierung der Höhe das Hauptziel wäre und nicht die „gesündeste“ Pflanze (ohne überhaupt darauf einzugehen, wie Sie „gesund“ quantifizieren und definieren müssten), würden Sie die Samen im Dunkeln lassen. Beim Entwerfen von Experimenten ist es wichtig, alle Störvariablen zu berücksichtigen, die bei Ihren Versuchen eine Rolle spielen könnten, und die Risiken Ihres Ziels zu berücksichtigen.
Ich möchte, dass wir alle Folgendes bedenken: Wäre die Pflanzenhöhe die beste zu maximierende Variable, wenn wir versuchen würden, gute Pflanzen anzubauen? Wenn Sie bei der Verwendung von JMP über das Ziel Ihrer Experimente nachdenken, müssen Sie die Risiken Ihres Ziels berücksichtigen. Sicher, die Pflanzen in diesem Experiment waren groß, aber zu welchem Preis? Bei der Durchführung von Versuchen müssen alle Störvariablen analysiert und berücksichtigt werden.
Um sich beim Entwerfen von Experimenten wirklich die Hände schmutzig zu machen, denken Sie nicht nur daran, was Sie maximieren, minimieren oder erreichen möchten. Denken Sie auch an die Variablen (innerhalb und außerhalb der Statistiken), die sich ändern müssen, um Ihr Ziel zu erreichen. Beispielsweise sollten Produktionsstätten nicht ohne Rücksicht auf ihre Arbeitskräfte mit maximaler Kapazität arbeiten. Wenn Sie in Ihren Experimenten zu einer Schlussfolgerung gelangen, gehen Sie tiefer, als die Zahlen Ihnen verraten.
Am Ende von Weronikas Vortrag schließt sie mit dieser Ermutigung: Geben Sie niemals nach der ersten Prüfung auf. Aus einem gescheiterten Experiment kann man immer etwas lernen. Durch die Arbeit mit der Versuchsplanung können Sie jeden Prozess optimieren und schneller und effizienter lernen.
Schauen Sie sich unbedingt das Originalvideo an. Ich hoffe, Sie können mit einigen neuen Überlegungen und Inspirationen blättern. Viel Spaß beim Gestalten!
