市販サンプルを使用する場合の実験計画こんにちは！
市販のサンプルに頼る場合に、何らかのバージョンの DOE を実行する方法はありますか?
サンプルは地元のショップから購入する必要があるため、製造プロセスに関する DOE を作成することはできませんが、DOE を使用して、含めるサンプルの数などについてのアイデアを得ることはできるでしょうか?
誰かそのような経験がある人はいますか?
どうもありがとうございます！
実験計画法市販サンプルを使用する場合の実験計画について私の最初の反応は、DOE とはどういう意味ですか? 市販のサンプルからの変動を評価できるかどうか尋ねているのですか? 答えは「はい」です。これは、実験で特に要素を操作するのではなく、指示されたサンプリングである可能性が高いです。あなたが話していることをより具体的に例示していただけますか?
市販サンプルを使用する場合の実験計画についてご返信ありがとうございます。
詳しく説明してみます:
スーパーマーケットでさまざまな商品、たとえばさまざまな種類のヨーグルトを購入したいと思っています。研究室では、これらのヨーグルトの味、物理的特性、化学的特性に関連するさまざまなパラメータを測定します。測定されたパラメータ間の相関関係を見つけたいと考えています。たとえば、糖分が多いと甘い味が相関したり、脂肪分が多くタンパク質が少ないと口当たりが滑らかになったりします (または何でも)。
サンプルを購入する必要があるため、サンプルを「管理」できないという事実に苦労していますが、それでも統計的に有効な結論を導き出したいと考えています。そのための実験計画を作成する方法があるかどうか疑問に思っています。
助けてくれてありがとう:)
市販サンプルを使用する場合の実験計画について一般的には、できません。化学的特性や物理的特性など、検討しているサンプリング方法を使用して実験を設計することはできません。つまり、いわゆる「偶然のデータ」を収集しているのです。得られるものは得られるものなのです。しかし、購入したサンプルの測定された特性の関数として応答をモデル化できないというわけではありません。要因、そのレベル、応答、および実用的な観点から達成しようとしていることに応じて、さまざまなモデリング手法を使用できます。
いざとなったら、ヨーグルトの種類 (ギリシャ風 vs. 非ギリシャ風) やフルーツの種類 (ブルーベリー、ピーチ、プレーン) などのカテゴリ要因を使用して実験を「設計」する方法が考えられますが、それが全体的な知識要件に適合するかどうかはわかりません。
市販サンプルを使用する場合の実験計画についてPete のコメントに付け加えると、サンプリングを使用すれば、測定システムの変動やその他の変動要素を理解できると思います。調査する仮説に応じて、サンプリングはネスト (階層的)、体系的、または交差的に行うことができます。たとえば、サンプリングには、容器内、容器間、タイプ内、タイプ間、ブランド内、ブランド間などが含まれます (タイプは、脂肪/タンパク質/糖分と相関している可能性があります)。
特に興味深いのは、味覚の測定システムです。これには、個人の味覚の好みに適応できる順序尺度が必要になる可能性があります (これは難しいことです)。
「統計的に有効な結論」とはどういう意味ですか?
市販サンプルを使用する場合の実験計画について2 つ目の回答は、皆さんの参考になると思います。私が業界にいた頃、私たちは時々「バイバック スタディ」と呼ばれる調査を実施していました。基本的に、私たちが行っていたのは、製品の最終販売場所に行き、製品を購入する普通の人と同じように製品を購入することでした。その後、製品を分析ラボに持ち帰り、特定の特性を評価しました。1 つの例は写真フィルムです。シート フィルムの箱を購入し、フィルムの物理的特性を分析しました。1 平方フィートあたりの銀の量、粒度、物理的欠陥 (はい/いいえ、線、斑点、その他の問題などの種類別) などのバイナリ タイプの特性などです。その後、銀/平方フィートの変動、粒度分布などの概要データの視覚化を表示することに焦点を当てました。私たちの目標は、お客様が経験している時間の経過に伴う変動を確認し、その変動を仕様や製造プロセスが実際に行っていると思われるものと比較することでした。
ある時点で、私は問題だと思ったことを発見しました。時間の経過とフィルムの複数のバッチを経て、1平方フィートあたりの銀の被覆率が明らかに下降傾向にあることがわかりました。製品にどのくらいの銀を塗布すればよいか分からなくなっていたかのようでした。製品およびプロセス エンジニアと話し合い、調査結果を共有したところ、彼らは非常に喜んでくれました。実際、彼らは時間をかけて、材料費削減の一環として、この特定の製品の銀の被覆率を意図的に減らしていたのです。私たちはたまたまこの活動を調査中に発見したのです。よく聞かれる「サンプルはいくつ必要ですか?」という質問については、私たちにとっては簡単な答えでした。材料を購入する予算があり、それが決定要因でした。統計は関係ありませんでした。
つまり、私たちの話の教訓は、データの視覚化を使用して調査結果を要約することです。ヨギ・ベラが言ったように、「見るだけで多くのことがわかります。」
