Buscando el mejor diseño DOEHola a todos,
Estoy luchando por encontrar el mejor diseño DOE para encontrar las mejores condiciones para mi protocolo.
Investigué la documentación, asistí a muchos seminarios web, pero no puedo encontrar el mejor. Así que necesito su ayuda en eso.
Tengo 2 respuestas categóricas (4 niveles), 1 factor continuo y 1 factor categórico (2 niveles).
Mi factor continuo es la concentración de un reactivo. Necesito incluir un control negativo para eso, lo que significa que quiero ver el resultado cuando la concentración de este factor sea 0. Trabajo con muestras biológicas y este control negativo no es una opción.
Probé el diseño personalizado pero no obtuve el rango de valor para mi factor continuo.
Así que probé Space Filling Design pero, a pesar de darme una gran cantidad de pruebas, este diseño no usa el valor 0 para mi factor continuo.
Muchas gracias por cualquier idea, ayuda que pueda tener.
María
Diseño de experimentosRe: Buscando el mejor diseño DOEHola @mgerusdurand ,
Debe agregar términos de orden superior en el esquema del modelo para su factor continuo (X1 aquí):
Esto debería darle un diseño que use más valores para X1.
Alguna explicación que podría ayudar...
El modelo predeterminado es un modelo de efectos principales y la ubicación óptima de las ejecuciones para estimar el efecto principal de un factor continuo es en los extremos alto y bajo del rango. Colocar corridas en los extremos bajo y alto es lo mejor para estimar un efecto principal lineal simple de un factor continuo. Custom Design está haciendo lo que debe hacer: brindarle el diseño óptimo para la estimación del modelo que ha especificado. Cuando especifica términos de orden superior en el modelo, esto obliga a Diseño personalizado a colocar ejecuciones en el medio del rango: necesita puntos en el medio para estimar una línea curva.
Otro punto a considerar es que es más difícil obtener información de las respuestas categóricas que de las respuestas continuas. Hay menos información en una respuesta categórica que en una respuesta continua, por lo que normalmente necesita más ejecuciones en su experimento para aprender algo útil sobre el sistema. Si puede, es mejor usar una respuesta continua.
Espero que esto ayude,
Fi
Re: Buscando el mejor diseño DOEMaría,
No entiendo su situación, así que tengo algunas preguntas/comentarios:
1. No entiendo lo que quiere decir con "mejor" DOE.Primero, ¿cómo se define mejor? Es poco probable que alguien pueda hacer esto, por lo que mi consejo es crear varios diseños y compararlos y contrastarlos (precisión, resolución, espacio de inferencia, eficiencia, etc.).Predecir qué información/conocimiento es posible a partir de cada experimento y compararlo con los recursos necesarios.
2. Estoy completamente de acuerdo con Phil en que usar variables de respuesta categóricas puede ser muy ineficiente.Te faltará discriminación sobre todo con menos de 5 categorías.Esto generalmente resulta en la necesidad de tamaños de muestra grandes para evaluar. Sería útil saber cuáles son las respuestas, ya que podemos proporcionar ideas sobre cómo modificarlas, pero comprenda que esto puede ser propietario.
3. Estoy confundido por algunas de sus declaraciones.Parecen ser contradictorios:
" ¿Necesito incluir un control negativo para eso..." y "el control negativo no es una opción"?
y luego " este diseño no usa el valor 0 para mi factor continuo".
Entonces, ¿quieres 0 como nivel en el experimento o no para el factor continuo?
Re: Buscando el mejor diseño DOEEs posible que pueda simplificar el diseño de su experimento si deja el control negativo para el final y lo agrega manualmente después de que Diseño personalizado cree la tabla de datos. El diseño consiste en estimar los parámetros del modelo. Los controles tienen que ver con la seguridad de las ejecuciones. Separarlos lo hará más fácil. Es posible que desee excluir la fila de control del análisis de regresión, pero no la oculte de los gráficos para ayudar en su evaluación.
Su caso también podría beneficiarse del uso de un factor numérico discreto en lugar de un factor continuo. Puede especificar los niveles que necesita de esta manera.@Phil_Kay explicó cómo se relacionan el diseño y el modelo. Deje los términos de orden superior en el modelo que JMP agrega automáticamente si elige un factor numérico discreto.
Re: Buscando el mejor diseño DOEgracias phil
Las respuestas son numéricas discretas, para obtener respuestas cuantitativas (continuas) esto involucrará otros procesos para los cuales necesitaría incluir otros factores. Puedo considerarlo si el modelo propuesto aún no es óptimo.
Intentaré agregar un orden más alto primero.
Gracias por tu ayuda
María
Re: Buscando el mejor diseño DOEHola @statman ,
Es posible que no haya estado hablando en el idioma del DOE, lo siento, soy un novato.
1. El mejor DOE para mí permitirá cubrir todo el rango de valores. Tener solo límites extremos no me permitió obtener la información correcta basada en mi conocimiento del proceso biológico que estoy evaluando. Quiero encontrar el DOE que me ayude a obtener la información más relevante.
2. Nuestras respuestas (parámetros notificables) dependen de nuestros objetivos y, a menudo, son categóricas. Cuando trabaja en un entorno IVD, no puede elegir el resultado que necesita evaluar y, lamentablemente, en este caso son 4 niveles categóricos. Si quiero usar datos cuantitativos, esto involucró otros procesos y entonces es una historia completamente nueva.
3. Necesito un control negativo para comprobar que la respuesta que observé se debe a la presencia del reactivo (cuya concentración es mi factor continuo). Así que necesito alguna prueba en la que mi factor continuo sea 0 para poder evaluar el efecto de este reactivo en mi respuesta.
Espero que esta sea una mejor explicación,
María
Re: Buscando el mejor diseño DOEHola @Mark_Bailey ,
Gracias por el aporte. De hecho, agregar mi control al final podría ayudar. Solo necesitaría estar seguro de que puedo agregarlo al modelo después porque necesito asegurarme de que este se tendrá en cuenta si obtuve los mismos resultados de una prueba que del control, esto se puede descartar. No estoy seguro si me explico bien.
También probaré el numérico discreto para ver cómo funciona.
De nuevo, gracias por tu ayuda,
María
