設計における実行回数を減らすにはどうすればよいでしょうか?拝啓、
JMP17 では、 8 つの2 レベル因子から始まる設計を作成しました。そのうち 5 つは変更が困難です。変更が困難な因子については主効果のみが考慮され、変更が容易な因子については 2 次相互作用も評価されます。
カスタム デザインを使用して、8 つの全体プロットで構成される 32 の実行が生成されました。
さて、各実行は、一連の異なる基材（硬材、合板など）でテストしたい接着剤配合を表しています。
残念ながら、限られた数の基材については、32回のテストを実行するのに十分な材料がありません。あまり多くない基材については、少ない回数（または接着剤配合）でテストしたいと思います。
私の質問は、減らした実行回数を最も効果的に選択するにはどうすればよいかということです。私の最初のアイデアは、プロット全体ごとに変更しやすい因子の組み合わせを 1 つ削除して、実行回数を 32 から 24 に減らすことでした。しかし、それでも、どの変更しやすい因子の組み合わせを削除し、どの組み合わせを保持したほうがよいかを選択するにはどうすればよいでしょうか。
ご協力をよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします、
実験計画法Re: 設計の実行回数を減らすにはどうすればいいですか?こんにちは@SamVA さん
何かを誤解している可能性があります。変更が難しい 5 つの因子については主効果のみ、変更しやすい 3 つの因子については主効果 + 2 因子相互作用を使用して、意図した設計を再現しようとすると、実行回数 24 回、全体プロット 8 個で推奨される設計になります。
ちなみに、分割プロット設計では、変更が容易な因子は完全にランダム化されているのに対し、変更が困難な因子にはランダム化の制限があるため、変更が容易な因子間の 2 因子相互作用を推定できます。
変更しやすい因子の主効果 + 2 因子相互作用の必要性と精度の推定に応じて、8 つの因子で分割プロット設計を作成するときに主効果のみの設計を指定すると、変更が難しい因子を含む相互作用にエイリアスを割り当てるのに役立ちます。
主効果の分割プロット設計では、主効果が完全に無相関/非エイリアス化されており、変更しやすい因子 (X6 から X8) の 2 因子相互作用も同様であることがわかります。
生成された2つのデザインを添付しましたので、2つのデザインオプションを比較してご覧ください。
Re: 設計の実行回数を減らすにはどうすればいいですか?親愛なる@Victor_G
ご返事ありがとうございます、
確かに、8 つの因子 (変更が困難な因子 5 つ、変更が容易な因子 3 つ、HTC の場合は ME のみ、ETC の場合は ME+2nd) の推奨設計では、24 回の実行と 8 つの全体プロットが生成されます。
しかし、実行回数を 32 に増やし、区画ごとに変更しやすい因子の組み合わせを 1 つ追加したところ、予測分散が改善され、平均相関が減少し、D 効率が向上しました。区画ごとに追加の実験を行うことは可能であり、ほとんどの基質にはすべての実験を実行するのに十分な材料があるため、実行回数を 32 にする設計を選択しました。
残念ながら、1 つの基板に対して、32 回の実行すべてを実行するのに十分な材料がありません。そこで、設計内の 32 回の実行のうち 24 回だけをこの 1 つの基板用に選択することにしました (この実験では、すべての実行が接着剤の配合に対応していることを思い出してください)。すると、その 1 つの基板に対してどの実行を削除し、どの実行を保持するかを最適に選択する方法が依然として問題となります。
代替案として、すべての基質に対して 24 回実行するという推奨設計を採用することもできますが、8 回の追加実行に関連する改善が失われるのは残念です。もちろん、私にとって評価が難しいことですが、32 回実行した場合の効果推定と有意性検定の点での利点が 24 回実行設計よりもわずかに優れているだけであれば別ですが。
カスタムデザイン 2 = 32 回実行
カスタムデザイン 3 = 24 回実行
Re: 設計の実行回数を減らすにはどうすればいいですか?こんにちは@SamVA さん
この設計の目的は何ですか? 目的が要因と応答の関連性を探索して理解することである場合、予測分散が設計にとって最も興味深い指標であるかどうかはわかりません (D 効率にも興味があるようです)。さらに、分率設計空間プロットで見られる変化は非常にわずかであるため、このわずかな改善が実験とシステムの理解に意味のある実用的な影響を与えるとは思えません。
あなたのトピックに関する限られた情報に基づいて、私は異なる考えを持っているかもしれません:
- 実験予算を制限する物理的な実験制約がある場合 (利用可能な基質の量など)、まず 24 回の実行設計を選択してシステムを理解し、その後、新しい実行で設計を拡張して推定精度を高め、重要な場合の予測のばらつきを減らします。利用可能な最大の DoE ですべての答えを解決しようとするよりも、DoE を順番に実行する方が興味深い場合がよくあります。
最初の設計を実行し、結果を視覚化して分析し、得られた知識に基づいて反復します。
- このアイデアが実際にどの程度実現可能かはわかりませんが、(実行に加えて) 全体のプロットを追加すると、(可能/実現可能な場合) デザインを大幅に改善できます。この状況は簡単に理解できます。全体のプロットが増えるほど、デザインが完全にランダム化されたデザインに近くなるため、効果を推定する力が向上し、予測の分散が減ります。
このオプションがどの程度実現可能かに応じて、異なる数のプロット全体と異なる数の実行を含むさまざまな設計を試して、最適な妥協点を見つけることができます。
これらのアイデアがお役に立てば幸いです。
Re: 設計の実行回数を減らすにはどうすればいいですか?親愛なる@Victor_G 、
各全体プロットは 1 日の作業を表すため、全体プロットをさらに追加することは避けます。代わりに、提案に従って 24 実行設計を採用します。
フィードバックをありがとうございました。
よろしくお願いします、
彼自身
