¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Hola a todos,
Estoy tratando de diseñar un DOE de detección para múltiples factores biológicos continuos para los cuales sospecho una relación bifásica entre los factores y el resultado (= viabilidad): primero espero una correlación positiva hasta una cierta concentración, después de lo cual espero una correlación negativa debido a la toxicidad en concentraciones más altas. ¿Cómo puedo tener en cuenta esta asociación bifásica al diseñar un DOE de detección clásico? ¿O necesito elegir un diseño personalizado para poder incluir 3 niveles para cada factor: (1) concentración 0, (2) concentración alta, (3) concentración intermedia?
Gracias por su ayuda.
Atentamente,
sara
Diseño de experimentosRe: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Hola @SaraA ,
Me alegra que estas primeras sugerencias puedan funcionar para usted.
Si planea crear un diseño de selección definitivo para 9 factores continuos, el tamaño de ejecución "predeterminado" recomendado es 25, lo cual es muy económico en comparación con su presupuesto experimental permitido. Pero aún puede agregar más ejecuciones para permitir una mayor precisión en la estimación de coeficientes y/o permitir una detección más fácil de efectos cuadráticos, y comparar los beneficios de agregar más ejecuciones en su diseño con la plataforma Comparar diseños.
El DSD es una opción muy interesante cuando/si es posible, ya que permite una estimación precisa de los efectos principales (los efectos principales son completamente insesgados, no están correlacionados con interacciones de dos factores o efectos cuadráticos), y también pueden identificar factores que tienen un efecto no lineal en la respuesta (ya que se utilizan 3 niveles para cada factor). Hay muchos otros beneficios en comparación con los diseños de cribado clásicos que se enumeran aquí: Descripción general de los diseños de cribado definitivos
También puede utilizar el bloqueo con DSD, por ejemplo, si desea tener en cuenta la variabilidad aleatoria de las diferentes placas utilizadas, lo que convierte a los DSD en una opción de diseño de detección muy eficiente.
Incluso si los DSD tienen propiedades de diseño muy interesantes, probablemente no me detendría en esta etapa, ya que hay varias formas en las que podría necesitar más información (y tiene un presupuesto experimental permitido que permite un estudio más profundo de los factores):
- ¿Quizás tenga que refinar los rangos de factores para centrarse en un espacio experimental de interés más estrecho?
- Los DSD todavía son diseños de detección, por lo que una vez que los efectos principales se identifican con alta confianza, es posible que desee confirmar otros efectos que podrían haberse detectado durante esta primera etapa de detección (interacciones de dos factores, efectos cuadráticos).
- Finalmente, en el caso de un modelo predictivo, podría ser interesante agregar ejecuciones de validación y/u otras ejecuciones de "entrenamiento" (quizás en forma de relleno de espacio), para que pueda confirmar y/o refinar su modelo.
Todo depende de sus objetivos, requisitos y presupuesto/restricciones experimentales, y de la precisión que pueda necesitar para alcanzar una cierta comprensión del sistema.
Espero que esta respuesta complementaria te ayude.
Re: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Hola Víctor,
Muchas gracias por tu respuesta, esto es muy útil.
Tengo un total de nueve factores que me gustaría evaluar y quiero incluir un máximo de 54 ejecuciones. No tengo ninguna restricción con respecto a determinadas combinaciones: todas las combinaciones son técnicamente posibles.
Anteriormente, para experimentos similares que probaban el efecto de diferentes compuestos biológicos sobre la viabilidad celular, utilicé primero un diseño de Plackett-Burman para la selección, seguido de un diseño factorial completo para la optimización. Sin embargo, estos diseños no permiten incluir puntos centrales. El diseño de cribado definitivo parece una alternativa atractiva. ¿Existe alguna desventaja en el uso de un diseño de detección definitivo en comparación con un diseño clásico de Plackett-Burman? El diseño de detección definitivo también podría ser rentable si se realizara sólo una EOD en lugar de dos. ¿O todavía se recomienda realizar un diseño de optimización posteriormente?
¡Gracias!
sara
Re: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Hola @SaraA ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
La situación que estás describiendo parece implicar una cierta curvatura en la respuesta.
Dependiendo de la cantidad de factores independientes que tenga (y tipo(s): ¿solo numérico continuo?), restricciones, presupuesto experimental disponible, ... Recomendaría probar un:
- Diseño de cribado definitivo , diseño de cribado muy potente para varios factores numéricos continuos (recomendado para más de 5 factores, por debajo de 5 factores puede no ser muy económico/eficiente usarlo), que utiliza tres niveles para factores continuos y que puede detectar los principales efectos, interacciones y efectos cuadráticos. Sin embargo, debe verificar que no tenga restricciones en su espacio experimental que no permitan ciertas combinaciones (de lo contrario, utilice la siguiente recomendación de diseño),
- D-Diseño óptimo ( Custom Design ), diseños flexibles donde tienes total flexibilidad en el modelo asumido y los términos incluidos. Por ejemplo, si desea tener niveles medios para cada factor, puede incluir términos cuadráticos en el modelo como "Necesario" o "Si es posible" (dependiendo de su presupuesto experimental y de la necesidad/precisión para estimar términos cuadráticos). Los diseños personalizados también permiten tener en cuenta varios tipos de factores (incluidos mezcla, categóricos, covariables,...) y son muy útiles en presencia de combinaciones no permitidas o restricciones experimentales.
Ambos diseños pueden utilizar bloqueo, para ayudar a reducir el ruido en presencia de factores molestos conocidos y controlables (tiempo, diferentes operadores,...). Puede crear varios diseños y compararlos utilizando la plataforma Comparar diseños , para evaluar mejor los pros y los contras de cada enfoque/diseño.
Si puede proporcionar más información sobre la cantidad de factores, rangos, restricciones (si están presentes), presupuesto experimental,..., es posible que tenga otros consejos o recomendaciones, y otros miembros de la comunidad también pueden unirse a la discusión 
Espero que esta primera respuesta te pueda ayudar,
Re: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Con la información que has proporcionado, puedes ir en cualquier dirección. Un diseño de solo 2 niveles necesitaría incluir algunos puntos centrales para ver si la curvatura en la respuesta está presente en el sistema. Así que es realmente un diseño de 3 niveles, sin importar lo que hagas. El enfoque de diseño óptimo está más centrado en el modelo, por lo que puede definir el modelo primero y luego dejar que JMP determine el diseño óptimo. Cualquiera de las dos formas puede funcionar. ¿Quizás otras consideraciones puedan llevarle por un camino determinado?
1. ¿Factores de ruido que afectan la respuesta del sistema?
2. ¿Variación en la respuesta a lo largo del espacio de inferencia? ¿Mi experiencia pasada dice que los estudios de viabilidad celular pueden ser muy variables?
3. ¿Combinaciones de tratamientos no permitidas/indeseables?
4. ¿Restricciones de recursos, por lo que podría haber un límite superior para el número de ejecuciones en el diseño?
Re: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Hola @Victor_G
Al intentar diseñar mi experimento utilizando DSD, no veo dónde puedo agregar ejecuciones replicadas. ¿Esto no está indicado para un DSD?
Gracias
sara
Re: ¿Cómo diseñar un DOE de screening para factores continuos que incluya 3 niveles (concentración cero, intermedia, alta)?Después de haber agregado los factores, aparecerá la siguiente pantalla. Puedes agregar bloques. Estas son réplicas.
