最適な DOE 設計を探していますこんにちは皆さん、
私のプロトコルに最適な条件を見つけるための最適な DOE 設計を見つけるのに苦労しています。
ドキュメントを調べ、多くのウェビナーを支援しましたが、最適なものを見つけることができませんでした。 ですから、それに関してあなたの助けが必要です。
2 つのカテゴリカル応答 (4 レベル)、1 つの連続因子、および 1 つのカテゴリカル (2 レベル) 因子があります。
私の継続要因は試薬の濃度です。 そのためにはネガティブ コントロールを含める必要があります。これは、この因子の濃度が 0 であるときの結果を確認したいことを意味します。 私は生体サンプルを扱っているため、このネガティブ コントロールはオプションではありません。
カスタム設計を試しましたが、連続因子の値の範囲を取得できませんでした。
そこで、空間充填計画を試しましたが、大量のテストを行ったにもかかわらず、この計画では連続因子に値 0 が使用されませんでした。
ご意見、ご協力をよろしくお願いいたします。
マリー
実験計画法Re: 最適な DOE 設計を探していますこんにちは@mgerusdurand 、
連続因子 (ここでは X1) のモデル アウトラインに高次の項を追加する必要があります。
これにより、X1 により多くの値を使用するデザインが得られるはずです。
役立つかもしれない説明...
デフォルトのモデルは主効果モデルであり、連続因子の主効果を推定するための実行の最適な配置は、範囲の下限と上限にあります。 連続因子の単純な線形主効果を推定するには、実行を最低値と最高値に配置するのが最適です。 カスタム設計は、指定したモデルの推定に最適な設計を提供するという本来の役割を果たしています。 モデルで高次の項を指定すると、カスタム設計では範囲の中央に実行が配置されます。曲線を推定するには中央に点が必要です。
考慮すべきもう 1 つの点は、カテゴリ別の応答から洞察を得るのは、継続的な応答の場合よりも難しいということです。 カテゴリ応答には連続応答に比べて情報が少ないため、システムについて有益な情報を得るには通常、より多くの実験を実行する必要があります。 可能であれば、継続的な応答を使用することをお勧めします。
これがお役に立てば幸いです、
ファイ
Re: 最適な DOE 設計を探していますマリーさん
あなたの状況が理解できないので、いくつか質問/コメントがあります:
1. 「最良の」DOE が何を意味するのか理解できません。まず、最善をどのように定義しますか? これができる人はおそらくいないでしょう。そのため、私のアドバイスは、複数の設計を作成し、それらを比較対照することです (精度、解像度、推論空間、効率など)。各実験からどのような情報/知識が得られるかを予測し、必要なリソースと照らし合わせます。
2. カテゴリ応答変数の使用は非常に非効率になる可能性があるという Phil の意見に完全に同意します。特に 5 つ未満のカテゴリでは、識別力が不足します。このため、通常、評価には大きなサンプル サイズが必要になります。 応答を変更する方法についての考えを提供する場合があるため、応答がどのようなものであるかを知ることは役に立ちますが、これは独自のものである可能性があることを理解してください。
3. あなたの発言のいくつかに混乱しています。それらは矛盾しているように見えます:
」そのためにはネガティブ コントロールを含める必要があります...」および「ネガティブ コントロールはオプションではありません。」
その後 "この設計では連続因子に値 0 を使用しません。」
それでは、実験のレベルとして 0 が必要ですか、それとも連続因子の場合は不要ですか?
Re: 最適な DOE 設計を探していますネガティブ コントロールを最後まで残しておいて、カスタム デザインでデータ テーブルを作成した後に手動で追加すると、実験のデザインを簡素化できる場合があります。 設計はモデルのパラメーターを推定することです。 コントロールとは、実行を確実にすることです。 分けると楽になりますよ。 評価を容易にするために、回帰分析からコントロール行を除外することもできますが、プロットからは非表示にしないでください。
連続因子の代わりに離散数値因子を使用すると、ケースに利点が生じる場合もあります。 この方法で必要なレベルを指定できます。@Phil_Kayデザインとモデルの関係について説明しました。 離散数値因子を選択した場合、JMP が自動的に追加するモデル内の高次項をそのままにしておきます。
Re: 最適な DOE 設計を探していますありがとうフィル。
応答は離散的な数値ですが、定量的 (連続的) な応答を取得するには、他のプロセスが関与するため、他の要素を含める必要があります。 提案されたモデルがまだ最適でない場合は検討するかもしれません。
まずは高次の値を追加してみます。
ご協力いただきありがとうございます
マリー
Re: 最適な DOE 設計を探していますこんにちは@スタットマン、
私はDOE言語で話していないかもしれません、申し訳ありませんが初心者です。
1. 私にとって最良の DOE は、すべての範囲の値をカバーできるものです。 極端な制限しかないため、評価している生物学的プロセスについての知識に基づいて正しい情報を得ることができませんでした。 最も関連性の高い情報を入手できる DOE を見つけたいと考えています。
2. 私たちの応答 (報告可能なパラメーター) はターゲットに依存し、多くの場合、カテゴリ的です。 IVD 環境で作業する場合、評価する必要がある出力を選択することはできませんが、残念ながらこの場合は分類的に 4 レベルです。 定量的なデータを使用したい場合、これには他のプロセスが関係し、まったく新しい話になります。
3. 私が観察した反応が試薬の存在によるものであることを確認するには、ネガティブ コントロールが必要です (試薬の濃度は連続因子です)。 したがって、応答に対するこの試薬の効果を評価できるように、連続係数が 0 であるテストが必要です。
これがより良い説明になることを願っています、
マリー
Re: 最適な DOE 設計を探していますこんにちは@Mark_Bailey 、
ご意見ありがとうございます。 確かに、最後にコントロールを追加すると役立つ可能性があります。 コントロールから得たものと同じ結果がテストから得られた場合、これは破棄できることを確認する必要があるため、後でモデルに追加できることを確認する必要があります。 うまく説明できたかどうかわかりません。
また、離散数値を試して、それがどのように機能するかを確認します。
ご協力に改めて感謝いたします。
マリー
