DoEと複製分析の入力こんにちは、
設計どおりに DoE を実行しましたが、各条件の応答に反映される複製分析データを評価する方法を知りたいです。
通常、分析部門から提供される分析データを使用しますが、将来のアプリケーションのために高速分析ツールを調査しています。このツールは便利ですが、反復分析を実行してから平均化して平均値を得ると最も正確であるようです。通常、外れ値の応答データは手動で（そして判断によって）削除しますが、このデータを JMP DoE プラットフォームに入力して、外れ値を自動的に判断できることを期待していました。
この複製データを入力し、JMP がこれらを真の複製であると認識し、同じ条件の単なる複製分析ではないと認識しないようにするにはどうすればよいでしょうか。そうしないと、私が何かを誤解していない限り、JMP は「過度に自信がある」プロファイルを提供するものと思われます。
実験計画法ウィンドウズRe: DoE と複製分析の入力あなたの用語の意味がちょっとわかりません。分析データは、実験における処理と関係のある繰り返しだと思います。
設計に繰り返しを追加する 1 つの方法は、各繰り返しごとに列を追加することです。これらの列にデータが入力されたら、それらの列を積み重ねます。次に、処理内変動をグラフ化し、処理内変動の一貫性を評価し、それらの繰り返し測定を要約するための適切な統計 (平均、対数標準偏差など) を決定します。
Re: DoE と複製分析の入力こんにちは、スタットマンさん。
私が尋ねようとしているのは、JMP の行を、実行データの複製ではなく、分析データの複製として定義する方法があるかどうかだと思います。
たとえば、DoE で 12 回実行し、それぞれを 10 回分析すると、120 の応答が得られます。これらの 12 回の実行を 10 回積み重ね、各複製応答を適用すれば、データをモデル化できますが、JMP はこれらを複製分析ではなく複製実行として表示します。
JMP はこのデータを誤って表示し、プロセス分散が低いと想定して信頼区間を不適切に縮小するでしょうか (この時点では分析分散のみがあるため)?
Re: DoE と複製分析の入力こんにちは@MetaLizard62080
おそらく、このデモが参考になると思います: https://www.youtube.com/watch?v=zagpxGbfuiA&t=358s
分析複製シリーズごとに個別の列がある場合は、平均と標準偏差を計算し、両方をモデル化できます。
Re: DoE と複製分析の入力こんにちは@MetaLizard62080 : もう 1 つのオプションは、説明されているようにデータを積み重ねることです。次に、DoE の他の固定要因とともに、モデルにランダム効果として「実行」を含めます。結果は平均を分析する場合と同じですが ( @gonzaefと@Steffen_Buggeが示唆したように)、実行間の変動と実行内の変動に関する追加情報が得られます。
編集: DoE には設計要素がいくつありますか?
Re: DoE と複製分析の入力こんにちは、MetalLizardさん...
最初にこの質問をしたあなたの直感に感謝します。同じ実験を繰り返し測定することは、出発材料、因子設定の順守など、すべての変動源を網羅する反復の「新鮮な」繰り返しとは異なります。この点については、以前のコミュニティの意見に同意します。
最初の質問は 2 つの部分から構成されていました。DOE での応答測定の一環としての反復測定の平均化/外れ値の検出と除外です。
JMP は両方の部分に役立ちますが、個別に対処されます。
私も他のコミュニティ メンバーの提案に同意します。私の直感では、別のデータ テーブルに集計してから要約することになります。
「分析部門の測定」を使用するよりも「迅速な測定システム（外れ値が発生しやすいが、手動で識別して除外できる）」を使用した方が時間とコストを節約できるため、状況によっては最適な選択となる可能性がありますが、注意点がいくつかあります。
これら 2 つの測定システムでは、オフセット、傾斜、または直線性に違いがある最終結果が生成される場合があります。
JMP には、測定システムの評価に最適なツールも備わっています。
- 実験の目的が、応答を最大化または最小化する因子設定を決定することである場合、測定システムの違いはおそらく問題になりません。
*しかし*
- 目標が特定の目標（分析部門によって測定）を達成するための要因設定を決定することである場合...または
- 応答の仕様限界（ここでも「分析部門によって測定される」）がある場合、因子動作範囲の確立の一環として回避する必要があります...または
- 目標が、将来の因子設定（入力Xに対して、Yの値が何であるかを期待する）に基づいて結果を予測するモデルを構築（および公開）することである場合
.....すると、測定システム間で変換する手段がより重要になります。
外れ値の検出/除外について
JMP には、この作業をサポートするさまざまなツールがあります。これらのツールは、あなたの「手動/判断による」決定とまったく同じ決定を下すのでしょうか...「場合によります」。複数の行を要約する推奨アーキテクチャは、外れ値の行を確認して選択的に除外するステップで機能します。異常と見なされる行 (条件付き「欠落」) を選択的に除外する列式に外れ値のスクリーニングを組み込むこともできます。
