繰り返し測定を DOE に追加する私は現在、抽出プロセスに対する 3 つの変数の影響を研究するために、JMP PRO を使用して実験計画を設定しようとしています。これらの変数のうち 2 つは連続的です (圧力と濃度)。 3 番目の変数は、サンプルをマシンで実行する回数です (1 ～ 4 回)。最も効率的な方法でこれをデザインに追加するにはどうすればよいですか? I 最適 RSM 計画を作成しようとしましたが、これはすべての実行が独立していることを前提としています。つまり、同じ圧力と濃度でサンプル再循環量が異なる 2 つの実行を組み合わせることができません。私にとっては、圧力と濃度を変化させ、これらの組み合わせごとに 1、2、3、4 回の再循環後にサンプリングする実験を計画する方がはるかに現実的です。ただし、再循環に由来する 4 つのサンプルは本質的に相互に相関しているため、「再循環」変数を設計に追加するのに苦労していますが、それでも効率的な方法で再循環の数の影響を研究したいと考えています。よろしくお願いいたします。
実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: 繰り返し測定を DOE に追加する2 つの連続因子を変更が難しいものとして定義できます。この方法では、分割プロット計画が作成されます。これにより、計画と分析が完全にランダム化されていないことを JMP に認識させることになります。
Re: 繰り返し測定を DOE に追加するこれを行う場合、JMP は、すべての循環サンプルが長期間にわたって同じバルクサンプルから採取されたものであることを考慮して、すべての循環サンプル間の大きな相関関係も考慮しますか?それとも、異なる発行部数 (1 ～ 4) が独立した測定から得られたと依然として考えるのでしょうか?
Re: 繰り返し測定を DOE に追加する変更が難しい要因は、複数の実行にわたって同じである (一度設定され、複数回使用される) と理解されます。
Re: DOE に繰り返し測定を追加する変更が難しい要因については完全に同意します。私の質問はむしろ、再循環という変更しやすい要因についてでした。設計では、事前に定義された変更が難しい要因のセットから発生する 4 つの実行が、1 回または 2 回追加で再循環された同じバルク サンプルから発生することを考慮していますか?
同僚に、私はこれを、時間の経過とともに複数のサンプルを採取する (変数の変更が容易) インキュベーター内の化学反応 (変数の変更が困難) に例えました。私の場合、インキュベーター内の同じボトルを何度もサンプリングし、実行間に依存関係を作成します。ただし、提案された設計では、4 つの異なるボトルを入れ、サンプリング時にそのうちの 1 つを取り出すだけでよいと想定されているため、異なるサンプル間の依存関係が制限されているように感じます。
Re: DOE に繰り返し測定を追加する各プロット全体に対して、1 ～ 4 の定義済み回数の再循環を使用します。状況を理解している限り、その変数は独立しています。
Re: DOE に繰り返し測定を追加する各区画全体（つまり圧力とバイオマスの組み合わせ）について、簡単に 4 回再循環させることができますが、4 回の再循環のたびにサンプルを採取します。つまり、各区画全体で 4 回実行できますが、これらの実行は互いに独立していません。
ご参考までに、各循環ごとに手動でマシンに再ロードする必要があります。つまり、4 回目の循環後にのみサンプルを採取するのではなく、各循環後にサンプルを採取するだけで、追加作業はほとんど発生しません。
Re: DOE に繰り返し測定を追加する各循環に 1 つずつ、合計 4 つの応答を作成すると、より多くの情報と柔軟性が得られる可能性があります。応答は相関関係にあります。これらをシリーズとして扱うことができます。4 つのポイントで関数を定義するのに十分かどうかはわかりませんが、Functional Data Explorer を使用して、各曲線を実行のデータ ポイントとして扱うことができる可能性があります。
各プロット全体から 4 つの実行が得られるわけではありません。現在、2 つの因子と 4 つの応答があります。2 次モデルには 6 つの項が含まれます。実行可能であれば、12 または 18 の実行で設計を作成します。
DOE に繰り返し測定を追加するまず、どのような疑問に答えようとしているのかお伺いしたいと思います。因果関係を理解したいのか、それとも単に勝者を選びたいだけなのか？各「実行」後に抽出Yを測定できますか？再循環回数を最小限に抑えようとしていますか？原材料、環境条件、温度などのロット内およびロット間の変動によるノイズをどのように処理していますか？複製、ブロッキング、あるいはその他の対策を予定していますか？
再循環については、いくつかの考え方があります。
1. 4つの処理（2つの因子、2水準の圧力/濃度）ごとに4つのYを作成します。各処理後に、押出成形の重要な特性を測定します。4つのYを多変量解析（相関など）で分析します。このデータを使用して、4つのデータポイントからなるモデルを作成し、それらを用いてモデルを記述する応答変数（例：傾き、最大値、最小値）を推定することもできます。あるいは、4つのデータポイントの要約統計量（例：平均値、標準偏差）を作成することもできます。
2. マークの提案通り、分割図を作成し、全体のプロットに2つの連続因子、サブプロットに4つの再循環因子を配置します。この設計では、ランダム化の制約（解析時に考慮する必要があります）を考慮します。反復実験は計画されていますか？
最も重要なのは、データをどのように取得したかを表すデータを取得することです。例えば、2つの連続因子（2列）に対して4つの治療法（4行）があるとします。そして、4つの循環それぞれについて4つの列を作成します（単変量解析の場合は、6列4行の表になります）。このデータを取得したら、複数の方法で分析を行うために、データを積み重ねたり操作したりできます。この計画を「手作業」で作成することも可能です。
