DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Hola a todos,
Supongamos que tenemos 3 factores con 2 niveles cada uno. Si lo entendí correctamente, para una pequeña cantidad de factores podemos considerar un diseño factorial completo, en este caso sería un diseño factorial completo 2^3. ¿Qué debemos hacer, si por alguna razón, 2 de 8 condiciones no es posible ejecutar? ¿Hay alguna forma/concepto para manejar esta situación?
¡Gracias de antemano!
Diseño de experimentosRe: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?@Aziza Cada vez que estaba en equipos y estábamos planeando experimentos, ya sea que usáramos un enfoque de 'catálogo de diseños' (por ejemplo, un diseño factorial completo simple de Jane 2**3) o un enfoque de diseño óptimo... siempre que tuviéramos una propuesta experimental diseño, haríamos algunas preguntas como:
1. ¿Alguna de estas combinaciones causará una seguridad conocida, o una condición peligrosa conocida o sospechosa que podría 'romper algo' o, peor aún, tener el potencial de causar lesiones o daños personales?
2. Dado este diseño, ¿hay otros factores molestos o restricciones experimentales que debamos considerar? Si es así, tal vez debamos pensar en el bloqueo (digamos, tenemos que usar 2 proveedores diferentes para las materias primas... y queremos protegernos contra la variabilidad de un proveedor a otro) o, tal vez, tenemos algunos "difíciles para cambiar los factores y tiene sentido logístico agrupar los niveles juntos (entonces se debe considerar un enfoque de parcela dividida... una forma de bloqueo).
3. ¿Necesitamos considerar los problemas de variabilidad de las pruebas de respuesta para los objetos que salen del experimento?
Todas estas respuestas pueden influir en la elección del diseño final.
Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Era solo una cuestión de curiosidad, lo que hace que no me sea fácil formularlo de una manera específica. Pero supongamos que estos factores dependen de los niveles de otros factores. Este sería un caso interesante.Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Gracias por su respuesta informativa. Esto me ayudara mucho.Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Gracias David, todos estos son muy útiles.Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Algunas preguntas para una perspectiva diferente... ¿Por qué esas combinaciones de tratamientos en particular son imposibles? ¿Cómo sabes que son imposibles? ¿Puedes proporcionar más contexto? ¿Los niveles son demasiado audaces? ¿Los niveles que establece para algunos factores dependen de los niveles de otros factores (factores potencialmente anidados dentro de otros versus cruzados)?
Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Solo para agregar un poco a @David_Burnham El consejo de, si usa la plataforma de diseño personalizado, también tiene flexibilidad en cuanto al número de ejecuciones, la replicación, la estimación del efecto y otros atributos/características de diseño, por lo que probablemente también querrá pensar en esto. Por ejemplo, el diseño factorial completo 2**3 permite la estimación de todos los efectos principales posibles, efectos de interacción de dos factores y de tres factores individuales. ¿Realmente necesita estimar todos estos efectos? ¿Quizás no te importa uno o más? Puede articular el modelo específico que le interesa ajustar a medida que planifica el diseño, luego el algoritmo de búsqueda proporcionará un diseño óptimo (¿probablemente D?) adaptado a sus requisitos específicos.
Re: DoE: ¿Qué hacer si algunas condiciones de un diseño son casi imposibles de ejecutar?Puede utilizar el diseñador personalizado para tratar casos en los que necesite excluir combinaciones específicas:
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/define-factor-restricciones.shtml
https://www.jmp.com/en_us/events/mastering/topics/handling-constraints-when-designing-experiments.html
