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Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo Leute,

 

Ich bin sehr, sehr neu in der JMP/DOE/Stat-Welt und habe einige Fragen.

 

Ich möchte die ANOVA- und RSM-Analyse, die ich in einer Zeitschrift gefunden habe, wiederholen.

 

Was ich weiß:
CCD-Design
20 Behandlungen inklusive 5 Zentrumspunkten
3 Faktoren und 3 Antworten

Eine Tabelle der Faktoren und ihrer Antworten ist beigefügt.

 

Was ich aus der Tabelle gelernt habe:

- drehbarer CCD (Wert 1,682)
- Es sind tatsächlich 6 Mittelpunkte, nicht 5 (liege ich mit diesem Punkt richtig? Wertekombination von 60/1/3,5 kommt 6 Mal vor)

 

Ich bin nicht sicher, wie ich axiale Werte in die Analyse einbeziehen soll. Gehe ich einfach zu „Modell anpassen“ und füge dann Faktoren über Makros/Antwortoberfläche hinzu?

Danke!

 

VersuchsplanungBetreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Meiner Meinung nach nicht. Denken Sie daran, Sie manipulieren Faktoren und das ist die Antwortvariable. Im Wesentlichen versuchen Sie, Variationen in dieser Antwort zu erzeugen, die hoffentlich zuweisbar und daher nicht zufällig verteilt sind. Was Sie normalverteilt wünschen, sind die Residuen (NID(0, Varianz)).

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Eine weitere Sache, die mir hier aufgefallen ist: Könnte es ein Problem sein, dass die Daten für die Reaktion auf den Kapazitätsfaktor nicht normalverteilt zu sein scheinen?

 

 

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Statman, lass mich das versuchen.

 

Kapazitätsfaktor: Hier wollen wir (fast eine Notwendigkeit) einen Wert von mindestens 1. Es spielt keine Rolle, ob es 2,5 oder 3 ist, aber es ist sehr wichtig, wenn es 0,5 und 1,0 ist

 

Aufbewahrungszeit: Die Idee hinter dem Bereich hier ist einfach: Je schneller, desto besser (wobei andere Antworten optimal sind). Eine Laufzeit von 4 wäre einer Laufzeit von 11 vorzuziehen.

 

Auflösung: Hier wollen wir (fast eine Notwendigkeit) einen Wert von mindestens 2. Es ist im Grunde ein Maß für die Kommunikation zwischen den Positionen der beiden Moleküle. Werte wie 15 sind zu hoch.

Meiner Meinung nach schwanken die Antwortwerte sehr stark und liegen über dem Schwellenwert des minimalen Änderungsinkrements der Antwort. Wenn die Bereiche 10x kleiner wären (0. 12, 0 .67, 1.04), dann wäre meine Antwort (im Allgemeinen) Nein.

 

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Natürlich muss vor jeder Datenanalyse festgestellt werden, ob die Variation der Antwort(en) so groß ist, dass sich eine statistische Analyse lohnt. Ich habe keinen Kontext für die Antworten in der Datentabelle und weiß daher nicht, ob sie ausreichend variiert haben. Die Frage, die ich immer stelle, ist, was der kleinste Änderungsschritt in der Antwort wäre, der von Interesse wäre oder der Sie interessieren würde. Das nenne ich praktische Bedeutung.

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Statman, vielen Dank, dass Sie auch diese Analyse ausprobiert haben. Vielleicht kann ich bei Frage 1 weiterhelfen. Können Sie mir jedoch etwas näher erläutern, was Sie über die drei Antworten wissen möchten? Ich weiß nicht, wie ich „interessant“ erklären soll, aber ich kenne die Funktion und die „guten“ Werte dafür.

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Victor, ich habe folgende Gedanken/Kommentare/Fragen (Hinweis: Ich habe den Artikel nicht gründlich gelesen):

1. Das erste Problem, das ich bei der Analyse habe, ist, dass ich nicht weiß, welche praktische Bedeutung die drei Antwortvariablen haben. Inwieweit ist eine Änderung der Kapazität, Retention oder Auflösung von wissenschaftlichem oder technischem Interesse? Der Bereich liegt jeweils bei 1,2, 6,7 und 10,4 (in der Reihenfolge). Ist das interessant? Brauchen Sie ein KMU, das Ihnen hilft?

2. Ich sehe die Ausführungsreihenfolge nicht in der Datentabelle?

3. Es scheint, dass die aus dem Modell entfernten Begriffe und die Replikation der 6 Mittelpunkte für die Schätzung des MSE für statistische Tests verwendet werden (ohne Durchlaufreihenfolge sind das wiederum Replikate oder Wiederholungen?). Diese Variation (die entfernten Terme, die den MSE beeinflussen können) ist im Vergleich zur Gesamtvariation sehr gering, weshalb so viele Terme im Modell statistisch signifikant erscheinen (insbesondere Kapazität und Retention). Es werden Präzisionsschätzungen innerhalb eines Tages und zwischen Tagen erwähnt. Ich sehe keinen berücksichtigten Tag? Die Frage ist also: Ist die Variation der entfernten Begriffe und der replizierten Kontrapunkte repräsentativ für die wahre Varianz (zufällige Fehler) im Prozess? Wenn ich mir ein normales Diagramm ansehe und Lenths PSE verwende, erscheint der RMSE Vielleicht unterschätzt (Hinweis: JMP bezeichnet Schätzungen nach RMSE, nicht nach PSE)

 

 

 

4. Es gibt zwei Ausreißer aus einer multivariaten Analyse (-,-,+, wo alle Antworten besonders hoch sind, und a,0,0, wo die Retention hoch ist). Was ist dort passiert?  

 

5. Gibt es eine Schätzung des Messfehlers oder wurde das Messsystem in der Arbeit untersucht?

6. Ich habe mir die Residuen noch nicht im Detail angesehen, aber Residuen oder Auflösungen sehen ungewöhnlich aus.

 

7. Die Korrelation der Vorhersageformeln aus Ihrer Analyse und der Papieranalyse ist ausgezeichnet (.9999, 1,0, .9954).

 

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo @statman ,

 

Interessant, vielen Dank für das Teilen Ihres Kommentars. Ich wäre nicht so „perplex“ gewesen, wenn die vorhergesagten Werte zwischen JMP-Modellen und der Veröffentlichung nahe beieinander lägen, aber hier sind die Unterschiede bei mindestens 2 von 3 Antworten ziemlich groß.
Ich habe heute Morgen gerade noch einmal versucht, die Formel aus den Modellen zu ändern und die Parameter aus der Gleichung basierend auf den Gleichungsmodellen aus der Veröffentlichung „aufzurunden“ (nur um sicherzugehen, dass ich nichts übersehen habe), aber ich bekomme das nicht hin die gleichen Ergebnisse wie in der Veröffentlichung ...
Sicher, sie haben schöne vorhergesagte Werte für ihre Antworten (fast zu gut, um wahr zu sein ...), aber ich weiß wirklich nicht, wie sie diese basierend auf den Modellen und Gleichungen, die sie haben, erhalten könnten.

 

Die Datentabelle ist beigefügt, wenn Sie einen Blick darauf werfen möchten (ich habe drei Formelspalten für die Gleichungen aus der Veröffentlichung und den Validierungspunkt hinzugefügt, um tatsächliche mit vorhergesagten Werten aus den Modellen zu vergleichen).

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Nur ein Kommentar ... Ich habe in vielen Analysen veröffentlichter Artikel in angesehenen Fachzeitschriften Fehler gefunden. Ich glaube nicht, dass die Veröffentlichung eines Aufsatzes einer strengen, anspruchsvollen Analyse bedarf. Ohne zu wissen, wie die Analyse durchgeführt wurde, sind geringfügige Unterschiede nicht ungewöhnlich und könnten in diesem Fall ein Rundungsprotokoll sein.

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo @PolygonBison420 ,

 

Da wir die Erwünschtheitsziele/-profile für jede Antwort (und die relative Wichtigkeit/Gewichtung jeder Antwort) nicht genau kennen, wundert es mich nicht, in der Veröffentlichung nicht genau das Optimum gefunden zu haben (selbst wenn das mit JMP gefunden wurde). ist der in der Veröffentlichung sehr ähnlich, was ein gutes Zeichen ist).

 

Was mich am meisten beunruhigt, sind diese vorhergesagten Werte für die Antworten für den Validierungspunkt. Da wir für jede Antwort sehr ähnliche (wenn nicht sogar exakt gleiche) Modelle haben können, sollten die vorhergesagten Werte für die in der Veröffentlichung auf das Optimum gesetzten Faktorniveaus sehr nahe beieinander liegende Werte liefern. Da dies nicht der Fall ist, frage ich mich wirklich, ob/was ich möglicherweise übersehen habe oder ob/was die Autoren übersehen haben.

 

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo Victor,

 

Vielen Dank, dass Sie es trotzdem versuchen.

 

Ich habe auch den pH-Wert von 4 (im Vergleich zu 3,8) erhalten und weiß immer noch nicht, warum sich diese Werte unterscheiden. Um fair zu sein, habe ich danach irgendwie aufgegeben, sodass mir die Diskrepanz bei der Validierung und dergleichen nicht einmal aufgefallen ist.

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Vielen Dank für den Link.

Ich überprüfe die Analyseergebnisse des Skripts „Fit Least Squares“, das ich in der Datentabelle hinzugefügt habe. Sie werden sehr ähnliche Ergebnisse (wenn nicht sogar identisch) mit den Ergebnissen erhalten, die in der Veröffentlichung beschrieben und analysiert werden.

Bezüglich der Optimierungsziele (Maximieren/Minimieren) scheint meine anfängliche Vermutung richtig gewesen zu sein, denn wenn ich versuche, alle Antworten mit dem Prediction Profiler der „Fit Group“ zu optimieren, habe ich ein Optimum von 56,09 für Faktor A. 0,8 für Faktor B (Durchfluss) und 4 für Faktor C (pH):

Im Vergleich zu 56,1 für A, 0,8 für B und 3,7 für C in der Veröffentlichung:

 

Ich bin jedoch von den Ergebnissen der Vorhersagen des Validierungspunkts aus der Veröffentlichung überrascht, da Retention Time und Resolution bei der Vorhersage in JMP im Vergleich zu den Werten in der Veröffentlichung unterschiedliche Vorhersageergebnisse liefern, obwohl es ähnliche Modelle und ähnliche Vorhersagegleichungen gibt.

Hier sind meine vorhergesagten Werte für das Optimum, das in der Veröffentlichung und mit den gleichen Begriffen in den Antwortmodellen gefunden wurde:

Ich verstehe nicht, wie die vorhergesagten Werte zwischen der Veröffentlichung und JMP so unterschiedlich sein können (und nicht in den Konfidenzintervallen) (bemerkenswerter bei Auflösung und Aufbewahrungszeit)? Ich habe auch versucht, ein Modell mit 3-Faktoren-Wechselwirkung und kubischen Potenztermen neu zu starten (auch wenn in der Veröffentlichung nur das quadratische Modell erwähnt wurde), aber dadurch wurden keine vorhergesagten Werte erstellt, die näher an dem liegen, was man in Bezug auf gemessene Werte und vorhergesagte Werte erhält das Papier.

 

Da der Inhalt der Analyse recht dürftig ist, weiß ich nicht genau, wie sie diese vorhergesagten Werte für das Optimum erhalten.

Wenn jemand eine Idee hat, kann er dieses Rätsel gerne lösen

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Sieger,

Danke noch einmal.

 

Das Papier (Open Access):
https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/1.5112268

 

Ich habe mir die Mittelpunkte genauer angeschaut, aber alles, was ich finden kann, sind die folgenden Zitate:
„Zwanzig Experimente mit 5 Schwerpunkten waren Studien mit drei Faktoren“
„Es wurde ein dreifaktorielles CCD mit fünfzehn experimentellen Durchläufen und fünf Mittelpunkten aufgenommen.“

 

Ihr Prozess der Zuordnung von Antworten war damals ähnlich wie meiner.

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo @PolygonBison420 ,

 

Ist das Papier online zugänglich? Haben Sie einen Link (dieser könnte helfen, besser zu erfahren, wie die Mittelpunkte definiert wurden, was ihre erwarteten Ziele in Bezug auf die verschiedenen Antworten waren und welche Schlussfolgerungen/Interpretationen/optimalen Ergebnisse sie fanden).

Mittelpunkte sind Punkte, bei denen sich alle Faktoren auf der mittleren Ebene 0 rechts befinden.

Vielleicht meinten die Autoren, dass sie den Mittelpunkt fünfmal repliziert hatten (oder haben sie den Mittelpunkt fünfmal repliziert)?

 

In meinem Fall habe ich ein Design über JMP generiert und musste die Antwortwerte aus Ihrem Screenshot „manuell“ den richtigen Zeilen des Designs zuordnen. Ich weiß, das ist keine optimale Lösung, es könnte die Möglichkeit geben, die gleiche Reihenfolge der Zeilen zu haben, aber wie Sie erwähnt haben, würde das bedeuten, den Zufallsstartwert (aus der Veröffentlichung) zu kennen und während der Designerstellung in JMP darauf zugreifen und ihn verwenden zu können: Ausgabeoptionen (jmp.com) (Option im roten Dreieck der DoE-Fenstererstellung „Set Random Seed“).

 

Als @Phil_Kay Wie vorgeschlagen, können Sie die Tabelle auch direkt aus dem PDF oder .csv/.xslx in JMP importieren (auf diese Weise müssen Sie einige Werte nicht manuell kopieren und einfügen), aber bevor Sie die Analyse ausführen, müssen Sie möglicherweise einige Spalten hinzufügen Eigenschaften, damit JMP einige Eigenschaften, die mit Ihren Faktoren und Antworten verknüpft sind, besser versteht:

• Für Faktoren gibt es die Spalteneigenschaften „Kodierung“ (Angabe von Werten für niedrige (-1) und hohe (+1) Stufen), „Entwurfsrolle“ (Angabe der Art des Faktors in Ihrem Entwurf, hier „Kontinuierlich“ für die 3 Faktoren) und „Faktoränderungen“ (standardmäßig auf „Einfach“, aber für bestimmte Designs wie Split-Plot-Design wird es auf „Schwer“ oder „Sehr schwer“ geändert, um die Randomisierung von Läufen einzuschränken),
• Für Antworten ist die Spalteneigenschaft „Antwortgrenzen“ erforderlich, damit das Optimierungsziel festgelegt wird (maximieren, minimieren, Ziel erreichen oder Keine) und die Werte und zugehörigen Wünsche dem Prediction Profiler bekannt sind.

 

Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Victor, das funktioniert hervorragend. Ich war nur verwirrt, da die Autoren über 5 Mittelpunkte sprachen, was angesichts der von JMP vorgeschlagenen Optionen keinen Sinn ergab. Mittelpunkte sind immer die Behandlung aller Variablen auf der mittleren Ebene/0, oder?
Es scheint auch schwieriger zu sein, RSMs aus den Artikeln nachzubilden, da fast kein Autor Antwortlimits auflistet.

Da Sie so freundlich waren, das Design in JMP nachzubilden, möchte ich Sie auch fragen, wie das am effektivsten geht.

Zum Beispiel erstelle ich das Design über DOE/Clasical/RSD neu. Mein Ergebnis ist eine Datentabelle mit den Variablen. Wie füge ich jedoch am besten Antwortdaten aus dem Papier hinzu?

Gibt es eine schnelle Möglichkeit für mich, die Musterreihenfolge der Papierläufe anzupassen (vielleicht über einen zufälligen Startwert)? Oder muss ich einfach manuell danach suchen („Aha --- Behandlung steht in Zeile vier, kopieren wir die Antwort in die erste Antwortspalte meiner Tabelle …“ ).

 

Ich hoffe, die Frage macht Sinn.

 

Phil, danke für den Vorschlag.

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo,

Zusätzlich zu was @Victor_G Ich habe Ihnen gezeigt, wie Sie das Experiment entwerfen. Ich denke, Sie sind daran interessiert, wie Sie die Analyse in JMP wiederholen können.

Der Ausgangspunkt ist natürlich, die Daten in JMP zu haben. Wenn dies aus einer PDF-Datei stammt, sollten Sie die Daten mit der Option in JMP importieren können aus pdf importieren .

Oder Sie können die Daten manuell in eine JMP-Tabelle eingeben.

Oder Sie haben die Daten möglicherweise im CSV- oder XLSX-Format kann auch direkt in JMP importiert werden .

Ich schlage vor, dass Sie die Daten zunächst als JMP-Datei freigeben. Dann kann Ihnen die Community dabei helfen, die Analyse zu reproduzieren.

Ich hoffe das hilft,

Phil

Betreff: Replikation der DOE-Analyse aus einer Arbeit

Hallo @PolygonBison420 ,

 

Willkommen in der Community!

Um ein ähnliches Design zu erstellen, können Sie im Menü „DoE“ auf „Klassisch“ und „Response Surface Design“ klicken.

Anschließend können Sie die 3 kontinuierlichen Faktoren und 3 Antworten angeben.

Dann haben Sie die Wahl zwischen verschiedenen Designs:

Das CCD mit Uniform Precision enthält 6 Mittelpunkte, wie in Ihrem Beispiel.

Wählen Sie dann den axialen Wert aus, der dem drehbaren Design entspricht (1.682 für 3 kontinuierliche Faktoren):

Und am Ende erhalten Sie ein ähnliches Design wie das, das Sie gezeigt haben. Hier ist das Skript zum Generieren des Designs:

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}
)

Weitere Informationen zu Response Surface Designs finden Sie hier: Erstellen Sie ein Antwortoberflächendesign (jmp.com)

Um jedes mit den Antworten verknüpfte Modell zu analysieren, können Sie hier einen Blick darauf werfen: Standardmodelle der kleinsten Quadrate (jmp.com)

 

Ich füge die Design-Datentabelle mit einem Skript „Fit Least Squares“ hinzu, das die Analyse der Antworten bereitstellt (bitte beachten Sie, dass ich nicht sicher bin, ob das Ziel für jede Antwort korrekt ist, d. h. der Kapazitätsfaktor sollte maximiert und die Aufbewahrungszeit minimiert werden). , und die Auflösung sollte maximiert werden ?).

Sie können es selbst ausprobieren, indem Sie das Skript „Modell“ starten, die Antworten auswählen (das Modell ist bereits definiert, aber wenn Sie es manuell tun müssen, können Sie die Faktoren auswählen und das Makro „Antwortoberfläche“ verwenden) und „Separat anpassen“ aktivieren. . Anschließend können Sie die Modelle in der Publikation mit Ihren vergleichen.

 

Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,