안녕 ,
활물질 농도와 최종 입자 크기 사이의 관계를 조사하기 위한 실험을 설계하고 싶습니다. 저는 10개의 서로 다른 활성 물질 공급업체를 테스트하고 활성 물질 농도가 결과 입자 크기에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다.
재료가 매우 비싸기 때문에 재료 사용량을 최소화하면서 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있는 효율적인 실험 설계를 찾고 있습니다.
이 실험을 어떻게 설계해야 하는지 제안해 주실 수 있나요?
감사합니다
안녕하세요 @YanivD 님 ,
내 생각을 아래에서 찾아보십시오.
일반적으로 요인 간의 관계를 더 잘 이해하기 위해 일반적으로 처음에는 "굵게"(가능한 한 가장 멀리 떨어져 있음) 수준 설정과 긴밀한 2단계 부분 요인 설계를 사용하여 실험 접근 방식의 순차적 설계를 사용합니다. 중요한 몇 가지 효과를 표면화하기 위해 실험적 노이즈를 제어합니다(무작위화, 노이즈 요인 매핑, 일정하게 유지 또는 더 나은 요인으로 사용 등의 다양한 노이즈 전략 사용). 그런 다음 이를 사용하여 실험을 진행합니다.
목표에 가깝지 않은 경우 일부 실행을 저장하기 위해 접이식 디자인인 Res III로 시작하여 각 요인에 대한 효과 크기와 상호 작용을 이해하고 일단 반응에서 생성된 변동에 만족하면 해상도를 높이고 혼란스러운 요소를 처리하기 시작하고 비활성 요인과 상호 작용을 선별한 다음 추론 공간을 최적의 지점으로 이동하도록 설계합니다. 처음에는 반복실험을 실행하지 않고 대신 다니엘 플롯을 사용하여 효과의 희소성을 기반으로 요인을 선별하여 통계적 유의성을 이해하고 일단 목표에 가까워지면 처리할 요인이 훨씬 적습니다. ) RSM 방법을 사용하여 최적 지점 근처의 표면을 더 잘 모델링하고 예측을 개선하기 위해 복제할 수 있습니다.
이제 귀하의 경우에 대해 더 많은 정보를 제공해 주시겠습니까? 해당 10개의 공급업체가 동일한 제품을 공급하고 있으며 귀하는 그중 하나를 선택해야 합니까? 공정 요소와 그 소음이 각 공급업체의 성과에 영향을 미치는지 알고 계십니까?
블록 전략을 선택한 경우 각 공급업체에 대해 반복 실험을 실행하는 대신 위에서 언급한 동일한 전략에 따라 프로세스 요인과 이미 매핑된 노이즈를 요인으로 사용하여 부분 요인 설계를 실행하고 각 공급업체의 평균 변화를 살펴봅니다. 그 중 통계 테스트를 사용하여 공급업체가 통계적으로 다른지 여부를 확인합니다. 그러나 이는 각 실행 비용과 이미 가지고 있는 정보를 고려할 때 전적으로 귀하에게 달려 있습니다.
첫 번째 블록에 대해 첫 번째 부분 요인 설계를 실행하면 중요한 효과를 알 수 있고 다른 블록에도 적합할 수 있습니다. 이 지식을 사용하여 다른 블록에 대한 실험을 구체화할 수 있습니다.
요인 설계를 사용하는 블록은 최소 실행 횟수를 사용하는 전략처럼 들리지 않을 수 있지만 프로세스 요인 및 공급업체 재료와의 상호 작용에 대한 견고한 지식 기반을 구축하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다.
해당 주제에 대해 더 논의하고 싶으시면 알려주시기 바랍니다.
감사합니다,
