Los valores experimentales están cerca pero no son iguales a los valores de los factores descritos en el DoE.En mi clase, los estudiantes utilizan un diseño personalizado para planificar su experimento. Realizan ensayos dirigidos a los valores de factor recomendados por JMP. En la práctica, las condiciones del experimento son un poco diferentes por diversas razones. ¿Recomiendo que ingresen los valores "reales/medidos" al analizar los resultados? ¿Estoy en lo correcto? ¿Cómo afecta esto a sus análisis, ya que las condiciones pueden no ser ortogonales como en el diseño del JMP?
Análisis y modelado de datos básicosRe: Los valores experimentales están cerca pero no son iguales a los valores de los factores descritos en el DoE.Hola @Raghavan ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
Puede que le resulten útiles las respuestas anteriores a publicaciones estrechamente relacionadas con su pregunta:
Modificar los valores de los factores una vez ya realizado el diseño y la tabla (DISEÑO PERSONALIZADO)
Uso de valores de factor reales en lugar de objetivos en DoE
También puede encontrar situaciones similares al crear un diseño personalizado con restricciones en el espacio experimental: los valores encontrados por el algoritmo de intercambio de coordenadas pueden ser muy precisos/específicos (a veces extraños) en comparación con lo que es prácticamente posible en la configuración experimental:
¿Cómo se generan las configuraciones de factores impares en D-óptimo RSM?
Decimales aleatorios incorporados en el diseño de cribado de mezclas.
Para responder a tu pregunta, estoy de acuerdo con la propuesta de @statman de realizar en paralelo ambos análisis, con valores de los factores de diseño (tal como fueron generados) y con valores "reales", para evitar cualquier duda sobre la influencia e importancia de este cambio en valores de los factores.
En la práctica, si solo tiene una pequeña desviación en los valores de sus factores y rangos de factores suficientemente amplios, el impacto de este cambio debería ser mínimo y quizás incluso no visible. También puede haber una variación relativamente mayor en las mediciones de respuesta (debido a repetibilidad/reproducibilidad, errores de medición, ...) que "ocultará" completamente la influencia de la desviación en los valores de los factores.
Espero que esta respuesta adicional pueda ayudarte.
Re: Los valores experimentales están cerca pero no son iguales a los valores de los factores descritos en el DoE.Por razones prácticas, a menudo no es posible alcanzar el punto de ajuste con precisión. Por ejemplo, puedo elegir controlar el flujo a X lpm, pero la fluctuación en la presión de la línea puede hacer que el flujo varíe +/- 1 Lpm. Me gusta tu idea de probar en ambos sentidos, pero si los resultados son diferentes, ¿confiarías en los resultados basados en valores codificados?
Re: Los valores experimentales están cerca pero no son iguales a los valores de los factores descritos en el DoE.Aquí están mis pensamientos:
1. ¿Por qué no pueden utilizar los valores de los factores especificados por el diseño (JMP)?
2. La suposición, en experimentación, es que si establece un nivel bajo (por ejemplo, codificado -1) y cambia la configuración del nivel y vuelve al nivel bajo, -1, ese nivel es idéntico al nivel 1 anterior. simplifica el análisis y permite la asignación de términos de orden superior fácilmente.
3. La realidad es que la variación existe en todo, por lo que una estrategia para superar la variación dentro de los niveles es garantizar que la variación entre niveles sea grande (por ejemplo, establecer el nivel en negrita).
4. Si desea utilizar los valores reales, dependiendo de cuánto varían con respecto a la configuración de nivel especificada, es posible que pierda la capacidad de evaluar términos de orden superior, como los efectos de interacción. Si no son tan diferentes, probablemente no afecte demasiado al análisis.
No estoy seguro de considerar su consejo como "correcto" o simplemente como una forma de analizar los datos. Intentaría analizar varios experimentos utilizando los valores codificados y los valores reales y vería en qué se diferencia el resultado del análisis.
