最終的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?こんにちは、
最近、DSD を終えたのですが、通常の供給元からの不足により、いくつかの実行で代替原材料を使用する必要があることがわかりました。この代替原材料は、過去の実行で収量を増やすことが示されていますが、非常に高価で、定期的に入手できるものではないため、実験計画には含まれていませんでした。この代替原材料が結果を歪めてしまったのではないかと心配しています。実験が完了した後、共変量としてそれを考慮する方法はあるでしょうか?
また、収量に多少の時間的傾向があり、以前の実行の方がわずかに収量が良いことに気付きました。日付を共変量として考慮する方法もありますか?
実験計画法Re: 決定的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?最初のアプローチは、原材料 ID を示す列をテーブルに追加するか、または使用する材料の特性を持つ列を追加することです。次に、それらをモデルに含めます。モデル効果を整理するには、ステップワイズ回帰または一般化回帰 (JMP Pro 内) を使用する必要があるでしょう。
考えられる時間傾向については、実験実行の順序がランダムである場合、一般に、マイナーな時間傾向は実験要因全体で平均化されます。傾向が現実的で重要であると思われる場合は、時間傾向インジケーター (実行順序と同じくらい単純なものでも可) を含む別の列を作成し、それを連続要因としてモデルに含めます。
Re: 決定的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?こんにちは@mjz5448 、
最初の質問については、 @MathStatChemからの回答が、事後的に追加された共変量を使用した実験の分析に役立ちます。 設計評価および多変量プラットフォームをチェックして、元の要因と追加された共変量との相関関係を評価し、この追加によって生じる可能性のある盲点 (たとえば、特定のモデル項と共変量要因の主効果との間の完全なエイリアス) をチェックできます。多重共線性を処理できる特定の分析とモデルが必要になる場合があります: 部分最小二乗法、リッジ/エラスティック ネット法によるペナルティ付き一般化回帰、ブートストラップ フォレスト/予測子スクリーニングなどの堅牢な機械学習アルゴリズムの使用など...
2 番目の質問については、同様の問題に関する次のトピックを読むことをお勧めします。
カスタムデザインにおける定義された順序での共変量
DoEにタイムラグを組み込む
最初のトピックでは、DoE の作成時に時間を共変量として直接考慮することにより、時間ロバストな DoE を作成する方法について説明します。
この回答が他の回答を補完し、お役に立てば幸いです。
Re: 決定的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?ありがとうございます。機会があれば見てみます。
Re: 決定的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?ありがとうございます。おっしゃる通り、ステップワイズ回帰を試してみます。
Re: 決定的なスクリーニング設計が完了した後に共変量を追加しますか?いくつかコメントを追加しました。
各処理に対して共変量の値を 1 つ設定できます。共変量は処理中実際に一定ですか?
共変量の測定における測定誤差を評価しましたか?
共変量を追加するときは多重共線性に注意してください（VIFを取得し、共変量に対するxの散布図をプロットします）
共変量を評価するときは、共変量をモデルの最初に配置し、逐次テスト (タイプ 1 SS) を使用して共変量を評価します。モデル内の他の項を評価するには、タイプ 3 SS を使用します。
