efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo másNos gustaría hacer un diseño de superficie de respuesta para la optimización de dos factores de formulación... nos gustaría considerar la fuerza de compresión y podría tener un efecto, pero ¿podríamos no incluirla como parte del diseño porque puede ajustarse de manera diferente para cada caso? diferentes formulaciones... en ese caso, ¿podríamos tratar la fuerza de compresión como covariable, y cómo?
La fuerza de compresión se ajustaría para obtener una friabilidad aceptable y, para diferentes formulaciones, podrían considerarse aceptables diferentes rangos de fuerza de compresión. Sin embargo, la fuerza de compresión podría ser un factor importante para la disolución, nuestra principal respuesta de interés. Podríamos generar para cada formulación muestras en dos niveles de fuerza de compresión, pero es posible que no siempre sean los mismos valores bajos y altos para todas las formulaciones.
@Ben_Ingham
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo más¡Hola!
Esto suena como un DOE de espacio de factores restringido. Puede ser un desafío diseñarlos, pero definitivamente es posible.
Déjame comprobar que entiendo:
- Tienes 2 factores de formulación (podemos llamarlos X1, X2) y un factor de compresión (X3).
- Conoce el rango total para todos los factores X1, X2 y X3. Esto forma un espacio factorial cúbico.
- Sin embargo, el rango factible para X3 depende de los factores de formulación, X1 y X2. Entonces el espacio factorial factible no es el cubo completo. Hay partes del cubo que no deberían permitirse.
Algunas preguntas:
- ¿Es todo lo anterior correcto?
- ¿El rango factible para X3 depende sólo de X1 o X2, o depende de ambos?
- ¿Se pueden variar X1 y X2 de forma independiente o son cantidades que deben sumarse hasta un total fijo? En otras palabras, ¿son factores de "mezcla"?
Hágamelo saber. Estoy seguro de que habrá una solución.
filo
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo másDices que no sabes de antemano qué X3 tendrías para diferentes valores de X1 y X2. Pero en algún momento después sabes qué es X3. ¿Cómo te enteras? ¿Cuál es el proceso para descubrir qué debe ser X3?
Además, para una combinación dada de X1 y X2, ¿hay sólo 1 valor posible para X3? ¿O es una gama?
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo másSerá una gama basada en el control en proceso de tabletas
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo más¿Cómo se determina el alcance del X3? Solo estoy pensando en cómo podría obtener un diseño apropiado: si puede hacer que X3 sea un valor único (en lugar de un rango) que sea "suficiente" para lograr un resultado significativo que facilitaría el diseño. ¿Qué posibilidades hay de que X3 tenga un valor que funcione para todas las configuraciones?
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo másSí, X3 depende de X1 y X2, y X1 y X2 se pueden variar de forma independiente.
No sabemos de antemano qué X3 tendríamos para diferentes valores de X1 y X2.
Re: efecto de que el parámetro no sea parte del diseño, cómo evaluarlo, tratarlo como covariable o algo másHola @TM ,
¿Sería factible ejecutar el estudio primero para determinar cuáles deberían ser los valores X3 asociados cuando X1 y X2 estén en los valores establecidos para tener éxito? De esa manera, cuando ejecuta X1 y X2 DoE para alterar Y, ¿simplemente selecciona los valores de X3 para cada condición que se necesitan para un éxito mínimo?
Gracias,
ben
