내 반응(Y)에 가장 큰 영향을 미치는 요인이 무엇인지 확인하기 위해 선별 실험을 수행하고 싶습니다. 과거 연구를 통해 이러한 변수에 상호 작용이 있다는 것을 알고 있으므로 모델에 상호 작용 항이 필요합니다. 관련성이 있다고 확인된 요소는 다음과 같습니다.
- X1 - 연속
- X2 - 연속
- X3 - 연속
- X4 - 연속
- X5 - 연속
- X6 - 2개 수준만 있는 범주형
- X7 - 10개 수준의 범주형
구체적으로 X7은 일종의 화학물질인 지방산입니다. 지방산은 포화되거나 단일 불포화되거나 다중 불포화, 긴 사슬 또는 짧은 사슬 등일 수 있으므로 이 특성 범위에 걸쳐 있는 지방산 중 10개를 선택했습니다. X7에는 3개 이상의 수준이 있기 때문에 JMP에서 맞춤 설계를 사용해야 하며 모델의 상호 작용 항을 고려하면 약 42개의 실험이 발생합니다. 이 작업을 수행하는 더 효율적인 방법이 있는지 묻고 싶었습니다. 특히, X7(범주형)과 같은 변수를 연구하기 위해 DOE를 설정하는 보다 효율적인 방법입니다.
큰 소리로 생각하면서 처음에는 X7을 이산형 변수에서 연속형 변수로 변환하는 것이 도움이 될 수 있다고 생각했습니다(지방산의 중요한 특징에 초점을 맞춤으로써). 그러면 간단히 "높음"과 "낮음" 설정을 선택할 수 있기 때문입니다. 그러나 화학 물질은 다차원적입니다. 즉, 하나의 기능/수치로 요약할 수 없기 때문에 이것이 앞으로 나아갈 길이라고 생각하지 않습니다.
그렇다면 X7과 같은 범주형 변수가 있는 연구를 설계하는 더 효율적인 방법이 있습니까?
