언제 주요 효과만 평가해야 합니까? (주요 + 2차 상호 작용이 아님)안녕,
상호 작용 효과를 무시하고 주효과만 평가해야 하는 상황이 언제인지 알고 싶습니다.
저와 제 동료는 스크리닝 디자인을 수행하는 방식에 대한 접근 방식이 다르기 때문에 다른 사람들이 어떻게 생각하는지 알고 싶습니다.
우리는 다음과 같이 가정할 수 있습니다.
- 이것은 스크리닝 디자인입니다(4가지 요소 - 2단계라고 가정)
- 지금까지의 상호작용에 대해서는 알려진 바가 없으며 이론적으로는 어떠한 상호작용도 존재할 수 있습니다.
- 재료(실험 #) 및 시간은 제한되지 않습니다.
- 모델을 증강하기 위해 후속 DoE를 수행할 수 있습니다.
저는 효율성을 중시하고, 가능하다면 항상 실험을 "탐욕스러운 과학자"의 사고방식에 맞춰 진행할 것입니다. 하지만 모델 자체를 손상시키는 일은 하지 않을 것입니다. 제가 우려하는 것은 상호작용이 존재할 수 있을 때, 주효과만 있는 설계를 구현하면 상호작용을 식별하지 못할 수 있다는 것입니다. 주효과가 중요하지 않은 것으로 밝혀져 요인이 화면에서 제거되면, 긍정적인 상호작용이 존재할 가능성이 있다면 진정한 최적을 식별할 위험이 있지 않습니까?
실험 설계Re: 언제 주요 효과만 평가해야 하나요? (주요 + 2차 상호작용 아님)훌륭한 질문이지만, 불행히도 답은 확실하지 않습니다. 희소성, 계층, 유전의 원리(고차 효과가 활성화되려면 적어도 한 부모가 활성화되어야 함)를 지침 원리 로 고려하지만, 절대적인 것은 아닙니다. 흥미롭게도 F=ma... m (질량)과 a (가속도)의 주효과는 모델에 없습니다. 오직 상호작용만 있습니다.
어떤 경우에는 별칭 구조를 알 수 있으므로 어떤 가능한(혼동된) 효과가 활성화되어 있는지 추측할 수 있습니다. 이는 후속 연구에서 분리할 수 있습니다(예: 폴드 오버). 부분 별칭이 있는 실험은 분해하기가 더 어렵습니다. 다음 실험 반복에서 실제로 무엇을 할지는 첫 번째 실험을 분석할 때까지 결정되지 않지만 모든 가능한 결과를 예측하고 모든 가능성을 예상해야 합니다.
Re: 언제 주요 효과만 평가해야 하나요? (주요 + 2차 상호작용 아님)자세한 설명 감사합니다. 확인을 위해, 스크리닝 설계에 의해 교란된 상호작용이 있을 경우, 여전히 상호작용의 각 요인을 유의미하다고 식별할까요? 그런 다음 상호작용을 통해 교란된 요인을 검색하기 위한 추가 실험이 이어질 수 있을까요?
예:
주요 효과 화면:
모델: X1, X2, X3, X4
발견된 중요 요소: X1, X2, X3
D/I 최적:
모델: X1, X2, X3, X1*X2, X2*X3 (잠재적으로 X1^2, X2^2, X3^2)
그리고 이 예에서 X4가 X1-X3와 어떠한 상호 작용도 제공하지 않았다고 말할 만한 합리적인 증거가 있습니까?
감사해요
Re: 언제 주요 효과만 평가해야 하나요? (주요 + 2차 상호작용 아님)제 생각은 다음과 같습니다.
먼저 명확히 하자면, 요인 설계를 실행할 때 상호작용은 존재하지만 별칭이 지정되어 있으므로 구체적으로 할당할 수 없습니다. 귀하의 우려는 정당합니다. 그러나 순차적 실험을 수행하면 초기 실험의 해석에서 저지른 오류가 다음 반복에서 발견됩니다.
실험에 대한 올바른 접근 방식은 없습니다. 당신이 제기한 상황을 감안할 때 다음과 같은 의견이 있습니다.
1. 4가지 요인은 스크리닝 설계에 크게 적합하지 않습니다. resIV에서 8회 치료로 4가지 요인을 실행할 수 있습니다. 스크리닝 설계에는 ≥5가지 요인이 있어야 분할 및 순차적 설계의 이점을 깨닫기 시작한다고 생각합니다.
2. 저는 항상 SME(도메인 지식)를 해상도 결정의 기준으로 삼습니다. 1차 및 2차 효과 의 순위를 예측하는 것이 좋습니다. 2차 효과가 가능/확률적입니까? 2차 효과가 순위에서 상승함에 따라 더 높은 해상도 설계를 고려하세요.
3. 설계 공간을 고려하세요. 고차 효과(예: 상호 작용 및 곡률)는 공간 내부에서 발생합니다. 따라서 첫 번째 목표는 공간을 "근접한" 최적 상태로 옮기는 것입니다(물론 최적이 어디인지 아무도 모릅니다... 우리는 SME가 안내를 제공할 것을 기대합니다). 그런 다음 공간을 증강합니다. 최적에서 멀리 떨어져 있다면 공간 내부를 연구하는 것이 효율적이지 않을 수 있습니다. 두 지점 사이의 가장 빠른 경로가 직선이라는 것은 우리 모두가 알고 있으므로 2단계의 요인을 사용하여 공간을 이동합니다. 이것이 스크리닝의 기본 아이디어입니다. 공간을 빠르게 이동하는 요인을 찾고 중요한 요인에 집중하기 위해 많은 요인에 대해 실험합니다.
4. 노이즈를 무시하지 마세요. 거의 모든 경우에, 조작하는 요인의 수는 항상 모든 요인의 작은 하위 집합입니다. 다른 요인은 어떻게 하나요? 정답은 일정하게 유지하는 것이 아닙니다. 노이즈를 분할하고 할당하기 위해 어떤 전략을 사용해야 하나요(예: 반복, 복제, 블록, 분할 플롯, 중첩)? 제 생각에 이것은 실험에서 가장 어려운 부분이고 가장 적게 가르쳐집니다. 안타깝게도 소프트웨어는 지침을 제공하지 않습니다.
모든 경우에 여러 실험을 설계합니다. 비교하고 대조합니다. 각각은 요인 효과를 할당, 교란 및 제한하는 측면에서 무엇을 할까요? 이것을 리소스와 비교하여 하나를 선택합니다.
"최고의 디자인은 실행한 후에 디자인하는 것입니다."
