Agregar mediciones repetidas a un DOEActualmente estoy intentando configurar un diseño experimental usando JMP PRO para estudiar el impacto de 3 variables en un proceso de extracción. Dos de estas variables son continuas (presión y concentración). La tercera variable es la cantidad de veces que paso mi muestra por la máquina (de 1 a 4 veces). ¿Cómo puedo agregar esto a mi diseño de la manera más eficiente? Intenté hacer un diseño RSM I-óptimo, pero esto supone que todas las ejecuciones son independientes, lo que significa que no puedo combinar 2 ejecuciones con la misma presión y concentración con una cantidad diferente de recirculación de muestra. Para mí sería mucho más práctico diseñar un experimento en el que varíe la presión y la concentración y para cada combinación de estas, tome muestras después de 1, 2, 3 y 4 recirculaciones. Sin embargo, estoy luchando por agregar la variable "recirculación" a mi diseño ya que las 4 muestras que se originan a partir de recirculaciones están inherentemente correlacionadas entre sí, pero aún quiero estudiar el efecto del número de recirculaciones de una manera eficiente. ¡Gracias de antemano por tu ayuda!
Diseño de experimentosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Agregar mediciones repetidas a un DOEPuede definir los dos factores continuos como difíciles de cambiar. De esta manera se creará un diseño de parcela dividida. Obligará a JMP a reconocer que no está aleatorizando completamente el diseño y el análisis.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOESi hago esto, ¿JMP también considerará la gran correlación entre todas las muestras de circulación, dado que todas se toman de la misma muestra masiva a lo largo del tiempo? ¿O seguirá pensando que los diferentes números de circulación (1-4) se obtuvieron a partir de mediciones independientes?
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOESe entiende que los factores difíciles de cambiar son los mismos (establecidos una vez, usados más de una vez) en varias ejecuciones.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOE¡Estoy totalmente de acuerdo con respecto a los factores difíciles de cambiar! Mi pregunta era más bien sobre el factor de recirculación fácil de cambiar. ¿El diseño tiene en cuenta que las cuatro corridas que se originan a partir de un conjunto de factores predefinidos difíciles de cambiar provienen de la misma muestra masiva que acaba de recircularse una o dos veces más?
Con un colega, comparé esto con una reacción química dentro de una incubadora (variables difíciles de cambiar) de la cual se toman varias muestras a lo largo del tiempo (variable fácil de cambiar). En mi caso, muestras la misma botella dentro de esa incubadora una y otra vez, creando una dependencia entre las ejecuciones. Sin embargo, siento que el diseño que sugieres supone que he colocado 4 botellas diferentes y puedo sacar una de ellas cuando tomo la muestra, lo que limita la dependencia entre las diferentes muestras.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOEPara cada parcela completa, utilizará un número definido de recirculaciones, de 1 a 4. Esa variable es independiente, si entiendo su situación.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOEPara cada parcela completa (es decir, una combinación de presión y biomasa), puedo recircular fácilmente 4 veces, pero tomar una muestra después de cada una de las 4 recirculaciones. Esto significaría que para cada parcela completa, puedo hacer 4 ejecuciones, pero estas ejecuciones no son independientes entre sí.
Para su información, tengo que recargar manualmente la máquina para cada recirculación. Esto significa que prácticamente no requiere trabajo adicional tomar una muestra después de cada recirculación en lugar de tomar una muestra solo después de la cuarta recirculación.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOEPuede obtener más información y flexibilidad si crea cuatro respuestas, una para cada circulación. Están correlacionadas. Puede tratarlas como una serie. No sé si cuatro puntos son suficientes para definir una función, pero es posible que pueda usar el Explorador de datos funcionales para tratar cada curva como un punto de datos para una ejecución.
No se obtienen cuatro ejecuciones de cada parcela completa. Ahora se tienen dos factores y cuatro respuestas. Un modelo cuadrático incluiría seis términos. Si es factible, yo haría un diseño con 12 o 18 ejecuciones.
Re: Agregar mediciones repetidas a un DOEPermítanme comenzar preguntándoles qué preguntas intentan responder. ¿Quieren comprender la causalidad o simplemente elegir un ganador? ¿Pueden medir los valores Y de extracción después de cada ciclo? ¿Intentan minimizar el número de recirculaciones? ¿Cómo gestionan el ruido (variación intralote y entre lotes de las materias primas, condiciones ambientales, temperatura, etc.)? ¿Planean replicar, bloquear o usar algo más?
Hay un par de formas de pensar en la recirculación:
1. Cree 4 Y para cada uno de los 4 tratamientos (2 factores, presión/concentración en 2 niveles). Mida las características críticas de la extrusión después de cada ejecución. Analice las 4 Y como multivariantes (correlación, etc.). También podría usar estos datos para crear un modelo con los 4 puntos de datos y usarlos para estimar las variables de respuesta que describen el modelo (p. ej., pendiente, máx., mín.). O bien, podría crear estadísticas de resumen de los 4 puntos de datos (p. ej., media, desviación estándar).
2. Como sugiere Mark, una parcela dividida donde la parcela completa contiene los dos factores continuos y la subparcela contiene las cuatro recirculaciones. Este diseño tendrá en cuenta la restricción de aleatorización (que deberá tener en cuenta en el análisis). ¿Planea alguna replicación?
Lo más importante es capturar los datos que representan cómo se obtuvieron. Supongamos que tiene 4 tratamientos (4 filas) para los 2 factores continuos (2 columnas). Luego, 4 columnas para cada una de las 4 circulaciones (si es univariante, tendrá una tabla con 6 columnas y 4 filas). Una vez que tenga estos datos, puede combinarlos o manipularlos para realizar análisis de diversas maneras. Es posible crear este diseño manualmente.
