Replicar el análisis DOE de un artículoHola, chicos,
Soy muy nuevo en el mundo JMP/DOE/stat y tengo algunas preguntas.
Me gustaría replicar el análisis ANOVA y RSM que encontré en una revista.
Lo que yo sé:
diseño CCD
20 tratamientos incluyendo 5 puntos centrales
3 factores y 3 respuestas
Se adjunta tabla de factores y sus respuestas.
Lo que aprendí de la mesa:
- CCD giratorio (valor de 1,682)
- en realidad son 6 puntos centrales, no 5 (¿estoy en lo cierto con esto? La combinación de valores de 60/1/3,5 aparece 6 veces)
No estoy seguro de cómo incorporar valores axiales al análisis. ¿Debo simplemente ir a Ajustar modelo y luego agregar factores a través de Macros/Superficie de respuesta?
¡Gracias!
Diseño de experimentosRe: Replicar el análisis DOE de un artículoNo en mi humilde opinión. Recuerde, está manipulando factores y esa es la variable de respuesta. Básicamente, estás tratando de crear una variación en esa respuesta, con suerte asignable y, por lo tanto, no distribuida aleatoriamente. Lo que desea que se distribuya normalmente son los residuos (NID (0, varianza)).
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoOtra cosa que he notado aquí: ¿podría ser un problema que los datos para la respuesta del factor de capacidad no parezcan estar distribuidos normalmente?
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoStatman, déjame probar esto.
factor de capacidad: aquí queremos (casi una necesidad) un valor de al menos 1. No importa si es 2.5 o 3 pero importa mucho si es 0.5 y 1.0
Tiempo de retención: la idea detrás del rango aquí es simplemente que más rápido es mejor (y otras respuestas son óptimas). Sería preferible un tiempo de ejecución de 4 a un tiempo de ejecución de 11.
Resolución: aquí queremos (casi una necesidad) un valor de al menos 2. Es básicamente una medida de separación entre las ubicaciones de las dos moléculas. Valores como 15 son excesivos.
En mi opinión, los valores de respuesta varían bastante y están por encima del umbral de incremento mínimo de cambio en la respuesta. Si los rangos fueran 10 veces menores (0. 12, 0 .67, 1.04) entonces mi respuesta sería no (en general).
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoClaro, antes de cualquier análisis de datos, se debe determinar si la variación en las respuestas es suficiente para que valga la pena realizar cualquier análisis estadístico. No tengo contexto para las respuestas en la tabla de datos, por lo que no sé si variaron lo suficiente. La pregunta que siempre hago es ¿cuál es el incremento más pequeño de cambio en la respuesta que sería de interés o que le interesaría? A esto lo llamo Significado Práctico.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoStatman, gracias por probar este análisis también. Quizás pueda ayudar con la pregunta 1, pero ¿puede aclarar un poco qué es lo que desea saber sobre las tres respuestas? No sé cómo explicar "interesantes", pero conozco la función y los "buenos" valores de ellos.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoVíctor, tengo las siguientes ideas/comentarios/preguntas (Nota: no leí el artículo en profundidad):
1. El primer problema que tengo con el análisis es que no sé cuál es el significado práctico de las 3 variables de respuesta. ¿Qué porcentaje de un cambio en Capacidad, Retención o Resolución es de interés científico o de ingeniería? El rango para cada uno es 1,2, 6,7 y 10,4 (en orden). ¿Es esto interesante? Necesita una PYME que le ayude.
2. ¿No veo el orden de ejecución en la tabla de datos?
3. Parece que los términos eliminados del modelo y la replicación de los 6 puntos centrales es lo que se utiliza para la estimación del MSE para las pruebas estadísticas (nuevamente, sin orden de ejecución, ¿son réplicas o repeticiones?). Esta variación (los términos eliminados, que pueden sesgar el MSE) es muy pequeña en comparación con la variación total, de ahí que tantos términos en el modelo parezcan estadísticamente significativos (especialmente Capacidad y Retención). Se mencionan las estimaciones de precisión intradía y entre días. ¿No veo el día contabilizado? Entonces la pregunta es: ¿la variación de los términos eliminados y los contrapuntos replicados es representativa de la verdadera varianza (errores aleatorios) en el proceso? Si miro un gráfico Normal y uso el PSE de Lenth, aparece el RMSE tal vez subestimado (nota: JMP etiqueta estimaciones según RMSE, no PSE)
4. Hay 2 valores atípicos en un análisis multivariado (-,-,+ donde todas las respuestas son particularmente altas y a,0,0 donde la retención es alta). ¿Qué pasó allí?
5. ¿Existe alguna estimación del error de medición o el sistema de medición se estudió en el artículo?
6. Todavía no he examinado detalladamente los residuos, pero los residuos o la resolución parecen inusuales.
7. La correlación de las fórmulas de predicción de su análisis y el análisis del artículo es excelente (0,9999, 1,0, 0,9954).
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola @statman ,
Interesante, gracias por compartir tu comentario. No me habría quedado tan "perplejo" si los valores previstos entre los modelos JMP y la publicación fueran similares, pero aquí, para al menos 2 de 3 respuestas, las diferencias son bastante grandes.
Intenté nuevamente esta mañana cambiar la fórmula de los modelos y "redondear" los parámetros de la ecuación según los modelos de ecuaciones de la publicación (solo para asegurarme de no perderme nada), pero no obtengo la respuesta. mismos resultados que tienen en la publicación...
Claro, tienen buenos valores predichos para sus respuestas (casi demasiado buenos para ser verdad...), pero realmente no sé cómo podrían obtenerlos basándose en los modelos y ecuaciones que tienen.
La tabla de datos se adjunta si desea echarle un vistazo (agregué tres columnas de fórmula para las ecuaciones de la publicación y el punto de validación para comparar los valores reales y predichos de los modelos).
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoSólo un comentario... He encontrado errores en muchos análisis de artículos publicados en revistas muy respetadas. No creo que haya mucho rigor en el análisis desafiante para publicar un artículo. Sin saber cómo se realizó el análisis, las diferencias sutiles no son inusuales y en este caso podrían ser protocolos de redondeo.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola @PolígonoBison420 ,
Dado que no sabemos exactamente los objetivos/perfiles de deseabilidad para cada respuesta (ni la importancia/peso relativo de cada respuesta), no me sorprende no haber encontrado exactamente el óptimo encontrado en la publicación (incluso si el encontrado con JMP es muy parecido al de la publicación, lo cual es buena señal).
Lo que más me preocupa son realmente estos valores previstos para las respuestas para el punto de validación. Como podemos tener modelos muy similares (si no exactamente iguales) para cada respuesta, los valores predichos para los niveles de factores establecidos en el óptimo de la publicación deberían darnos valores muy cercanos. Como no es el caso, realmente me pregunto qué es lo que me he perdido o qué se han perdido los autores.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola Víctor,
Gracias por seguir intentándolo con este.
También obtuve el valor de pH de 4 (en comparación con 3,8) y todavía no sé por qué esos valores difieren. Para ser justos, me di por vencido después de eso, así que ni siquiera noté la discrepancia con la validación y demás.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoMuchas gracias por el enlace.
Estoy verificando los resultados del análisis del script "Ajustar mínimos cuadrados" que agregué en la tabla de datos; obtendrá resultados muy similares (si no idénticos) a los que se describen y analizan en la publicación.
Con respecto a los objetivos de optimización (maximizar/minimizar), parece que mi suposición inicial era correcta, ya que cuando intento optimizar todas las respuestas con el Prediction Profiler del "Fit Group", tengo un óptimo de 56,09 para el factor A. 0,8 para el factor B (caudal) y 4 para el factor C (pH):
En comparación con 56,1 para A, 0,8 para B y 3,7 para C en la publicación:
Sin embargo, me sorprenden los resultados de las predicciones del punto de validación de la publicación, ya que el tiempo de retención y la resolución tienen diferentes resultados de predicción al predecir en JMP, en comparación con los valores de la publicación, a pesar de tener modelos similares y ecuaciones de predicción similares.
Aquí están mis valores predichos para el óptimo encontrado en la publicación y con los mismos términos en los modelos de respuestas:
No entiendo cómo los valores pronosticados pueden ser tan diferentes (y no en los intervalos de confianza) entre la publicación y JMP (más notorios para la resolución y el tiempo de retención). También intenté relanzar un modelo con interacción de 3 factores y términos de potencia cúbica (incluso si en la publicación mencionaron solo el modelo cuadrático), pero eso no creó valores predichos más cercanos a lo que se obtiene en términos de valores medidos y valores predichos en el papel.
Como el contenido relacionado con el análisis es bastante ligero, no sé exactamente cómo obtienen estos valores previstos para el óptimo.
Si alguien tiene una idea, no dude en resolver este misterio 
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoVíctor,
gracias de nuevo.
El artículo (acceso abierto):
https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/1.5112268
Miré más detenidamente los puntos centrales, pero todo lo que puedo encontrar son las siguientes citas:
"Veinte experimentos junto con 5 puntos centrales fueron estudios con tres factores"
"Se tomó un CCD trifactorial con quince corridas experimentales y 5 puntos centrales"
Su proceso de emparejar respuestas era similar al mío entonces.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola @PolígonoBison420 ,
¿Se puede acceder al documento en línea? ¿Tiene un enlace (podría ayudar a saber mejor cómo se definieron los puntos centrales, cuáles eran sus objetivos esperados con respecto a las diferentes respuestas y sus conclusiones/interpretación/óptimo encontrado)?
Los puntos centrales son puntos que tienen todos los factores en su nivel medio 0, derecha.
¿Quizás los autores quisieron decir que habían replicado el punto central 5 veces (o hicieron 5 réplicas del punto central)?
En mi caso, generé un diseño a través de JMP y tuve que hacer coincidir "manualmente" los valores de las respuestas de su captura de pantalla con las filas correctas del diseño. No es una solución óptima, lo sé, podría existir la posibilidad de tener el mismo orden de filas, pero como usted menciona, eso significaría conocer la semilla aleatoria (de la publicación) y tener acceso y usarla en JMP durante la creación del diseño: Opciones de salida (jmp.com) (opción en el triángulo rojo de la ventana de creación del DoE "Establecer semilla aleatoria").
Como @Phil_Kay Como se sugiere, también puede importar directamente la tabla desde el pdf o .csv/.xslx a JMP (de esta manera no tendrá que copiar y pegar manualmente algunos valores), pero antes de ejecutar el análisis, es posible que deba agregar alguna columna. propiedades, para que JMP comprenda mejor algunas propiedades vinculadas a sus factores y respuestas:
- Para los factores, las propiedades de la columna "Codificación" (especificando valores para niveles bajo (-1) y alto (+1)), "Rol de diseño" (especificando el tipo de factor en su diseño, aquí "Continuo" para los 3 factores) y "Cambios de factor" (por defecto en "Fácil", pero para diseños específicos como el diseño de parcela dividida, se cambia a difícil o muy difícil para limitar la aleatorización de las ejecuciones),
- Para las Respuestas, la propiedad de columna "Límites de respuesta" es necesaria para que se establezca el objetivo de optimización (maximizar, minimizar, igualar el objetivo o Ninguno) y los valores y las conveniencias asociadas se conozcan para el Generador de perfiles de predicción.
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoVíctor, eso funciona brillantemente. Simplemente estaba confundido ya que los autores hablaron de 5 puntos centrales que no tenían sentido al observar las opciones sugeridas por JMP. Los puntos centrales son siempre el tratamiento de todas las variables en el nivel medio/0, ¿verdad?
Parece que también es más difícil recrear los RSM de los artículos, ya que casi ningún autor enumera límites de respuesta.
Dado que ha sido tan amable al recrear el diseño en JMP, también quiero preguntarle cuál es la forma más efectiva de hacerlo.
Por ejemplo, recreo el diseño mediante DOE/Clasical/RSD. Mi resultado es una tabla de datos con las variables; sin embargo, ¿cuál es la mejor manera de agregar datos de respuesta del documento?
¿Existe alguna manera rápida de hacer coincidir el orden de los patrones de las tiradas del papel (quizás mediante una semilla aleatoria)? ¿O simplemente tengo que buscarlo manualmente ("ajá, el tratamiento está en la línea cuatro, copiemos la respuesta a la primera columna de respuesta de mi tabla..." ).
Espero que la pregunta tenga sentido.
Phil, gracias por sugerir eso.
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola,
Además de lo que @Victor_G Le ha mostrado cómo diseñar el experimento, creo que está interesado en cómo repetir el análisis en JMP.
El punto de partida es obviamente tener los datos en JMP. Si esto proviene de un pdf, debería poder importar los datos usando la opción en JMP para importar desde pdf .
O puede ingresar manualmente los datos en una tabla JMP.
O podría tener los datos como .csv o .xlsx, que También se puede importar directamente a JMP. .
Le sugiero que primero comparta los datos como un archivo JMP. Entonces la comunidad podrá ayudarte a replicar el análisis.
Espero que esto ayude,
filo
Re: Replicar el análisis DOE de un artículoHola @PolígonoBison420 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
Para crear un diseño similar, puede ir al menú "DoE", luego a "Clásico" y "Diseño de superficie de respuesta".
Luego puede especificar los 3 factores continuos y las 3 respuestas.
Entonces puedes elegir entre diferentes diseños:
El CCD con precisión uniforme contiene 6 puntos centrales, como en su ejemplo.
Luego, seleccione el valor axial correspondiente al diseño giratorio (1.682 para 3 factores continuos):
Y terminarás con un diseño similar al que has mostrado. Aquí está el script para generar el diseño:
DOE(
Response Surface Design,
{Add Response( Maximize, "Capacity factor (k)", ., ., . ),
Add Response( Minimize, "Retention time (Rt2)", ., ., . ),
Add Response( Maximize, "Resolution (RS12)", ., ., . ),
Change Factor Settings( 1, 55, 65, "A: Organic Solvent" ),
Change Factor Settings( 2, 0.8, 1.2, "B: Flow rate" ),
Add Factor( Continuous, 3, 4, "C: pH", 0 ), Set Random Seed( 31406552 ),
Make Design( 2 ), Set Axial Choice( 1 ), Center Points( 6 ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Set Run Order( Randomize ),
Make Table}
)
Para obtener más información sobre Response Surface Designs, puede consultar aquí: Construya un diseño de superficie de respuesta (jmp.com)
Para analizar cada modelo vinculado a las respuestas, puedes echar un vistazo aquí: Modelos estándar de mínimos cuadrados (jmp.com)
Adjunto la tabla de datos de diseño con un script "Ajustar mínimos cuadrados" que proporciona el análisis de las respuestas (tenga en cuenta que no estoy seguro de que el objetivo para cada respuesta sea correcto, es decir, se debe maximizar el factor de capacidad y se debe minimizar el tiempo de retención). , y la resolución debe maximizarse ?).
Puedes probarlo tú mismo iniciando el script "Modelo", seleccionando las respuestas (el modelo ya está definido, pero si tienes que hacerlo manualmente puedes seleccionar los factores y usar la macro "Superficie de respuesta") y marcar "Ajustar por separado". . Luego podrás comparar los modelos de la publicación con el tuyo.
Espero que esta respuesta te ayude,
