안녕하세요 여러분,
이것은 정말 기본적일 수 있지만 JMP를 처음 접하는 저는 24웰 플레이트의 열과 행 번호(그리고 이들의 상호 작용)를 포함한 여러 요소를 평가할 수 있는 DOE를 설정하는 데 꽤 어려움을 겪었습니다. . 내 문제는 디자인에 열과 행을 포함하려고 할 때 일부 위치가 두 번 나타나고 일부는 전혀 나타나지 않을 수 있다는 것입니다. 다른 모든 요소를 포함하는 설계를 만들고 결과 테이블과 모델에 위치를 수동으로 추가하려고 하면 VIF(즉, 동일선형성)가 때때로 매우 높았습니다. 이는 96웰 분석의 경우에도 문제가 될 수 있지만 복제물이 우연에 의해 더 많이 퍼질 수 있기 때문에 덜 문제가 될 수 있습니다.
한동안 이 문제로 어려움을 겪은 후 디자인에 열과 행을 공변량 요인으로 포함하는 솔루션을 찾은 것 같습니다. 특히 모든 행/열 조합이 포함된 데이터 테이블을 만들었고 이 테이블을 사용하여 DOE 메뉴에서 사용자 정의 디자인을 선택했습니다. 이를 통해 실제 설계에 공변량 요인으로 행과 열을 포함할 수 있었고 이제 무작위화를 통해 위치를 고려하고 설계 테이블의 공선성을 최소화하는 것으로 보입니다.
디자인에 하나 이상의 플레이트가 포함된 경우 포함하려는 플레이트 수만큼 24개의 서로 다른 행/열 조합을 복사해야 합니다. 첨부된 파일 "24_plate-9_runs"는 "24DWP_DOE-example"에 있는 DOE에 대한 입력으로 사용한 단순한 9x24 위치입니다. 여기에는 요인을 변경하기 위해 각각 3개의 플레이트 x 3일을 "Hard" 및 "Very Hard"로 포함하여 매일, 플레이트 간, 웰 간을 평가할 수 있는 설계를 만들었습니다. 변화뿐만 아니라 열이나 행 번호의 체계적인 효과도 포함됩니다. 첨부된 예에서는 액체 처리기를 사용하여 효소를 투여할 수 있도록 웰 위치를 수동으로 정렬했습니다.
이를 달성하는 더 쉬운 방법이 있거나 어떤 이유로 인해 결과 디자인의 품질 측면에서 내 접근 방식에 결함이 있는 경우 알려주십시오.
좋아요, 효과가 있는 것 같아요! 의견을 보내주셔서 감사합니다:-)
요한
안녕
나는 또한 DoE를 처음 접했고 비슷한 문제가 있었습니다. D-최적 설계를 최적성 기준(맞춤 설계(빨간색 삼각형) --> 최적성 기준)으로 사용하면 행과 열을 범주형 요인으로 추가했을 때 정확한 분포를 얻을 수 있다는 것을 알았습니다. 올바른 분포를 보장하기 위해 계산 시간을 늘려야 하는 경우도 있었습니다(맞춤 디자인(빨간색 삼각형) --> 디자인 검색 시간). 내 경우에는 60초면 충분했다.
이게 도움이 되길 바란다,
캐서린
