錄音 DOE 俱樂部 2024 年第 3 季 - 使用 DSD/田口實驗避免陷阱/錯誤問題2：如何避免陷阱
評論
@Victor_G :
1. 不要在設計空間之外做任何結論/解釋
2. 並使用驗證點驗證模型！
@Stats_Like_Jazz :
第 1 課：設定範圍時要勇敢。
第 2 課：您的回答可能有很多「好」模型。選擇與您的目標相關的一個（或多個）相關標準來評估和選擇模型。
第 3 課：如果您有範圍或組合以避免使用不允許的組合過濾器。
我有一個 4 分鐘的視頻，介紹如何做到這一點：
@瑞安庫珀:
我想說的另一個陷阱（特別是對於初學者）是過度考慮能源部。任何事情都比一次只考慮一個因素要好。當您做更多的事情時，您可以進一步鞏固您的 DOE 知識 - 您不必了解所有內容才能開始。
問題 3：使用確定性篩選設計 (DSD) 的錯誤
評論:
@喬納斯_林內
不要試圖在第一次嘗試就學會所有內容。人們傾向於嘗試在第一個設計中引入所有內容。如果沒有大量先驗知識，大多數大型設計都無法發揮作用。
@Victor_G
還要反覆思考。僅透過一種設計就獲得所有回應和結論的情況非常罕見。
@KimRas2
沒有添加足夠的潛在因素
@史蒂芬_喬治
未隨機化運行：如果實驗運行的順序未隨機化，則潛在變數（例如時間或溫度漂移）可能會為結果帶來偏差。
以下是 Bradley Jones 撰寫的一篇關於「DSD 的正確和不當使用」的文章：https: //community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening- Designs-DSDs /ba-p/30703
問題 4：從 DoE 轉向田口實驗 - 穩健設計
評論：
@Victor_G
根據您想要在何處/如何找到穩健的流程設計，今天可能有更好的替代方案和最佳設計。
如果您有多個 2 等級分類因素，請嘗試使用 OML 設計：
@KimRas2
IMH，田口是能源部的一種不太現代的形式，你必須購買有關標準化能源部設計的昂貴書籍。
回覆：錄音 DOE 俱樂部 2024 年第 3 季 - 使用 DSD/田口實驗避免陷阱/錯誤感謝您上傳並添加評論@maria_astals ！
我這邊的一些補充評論和資訊：
問題2：如何避免陷阱
除了討論和評論中提到的優秀觀點之外，Quality Digest 的文章「 成功 DOE 的八個關鍵」確實總結並很好地解釋了構建設計時需要考慮的最重要方面：
- 設定好的目標
- 定量測量反應
- 複製以抑制無法控制的變化（雜訊）
- 隨機化運行順序
- 排除已知的變異來源
- 了解哪些效果（如果有）將會混疊
- 進行一系列連續的實驗
- 始終確認關鍵發現
問題 3：使用確定性篩選設計 (DSD) 的錯誤
開發了 DSD 的特定分析平台「Fit Definitive Screening Platform」 ，利用 DSD 的特定折疊結構使分析變得更加容易，並能夠按照效應遺傳原理檢測雙因素交互作用和二次效應。此分析可以擴展並用於具有折疊結構的任何設計，而不僅僅是 DSD，請參閱 Bradley Jones 的文章： Fit Definitive Screening Platform 的令人驚訝的使用 (2022-EU-45MP-1066)
然而，即使這種分析方法非常強大，也可能會發生某些術語即使處於活動狀態也無法檢測到的情況，因為高階效應的功效較低且效應大小可能較低，例如： Fit Definitive Screening vs. Stepwise (最小 AICC）用於模型選擇
其他平台可能會有所幫助，例如擬合兩級篩選平台或廣義回歸模型（具有不同的估計方法，例如最佳子集、修剪/兩階段/前向選擇等） ，因為它們可以幫助您使用不同的方法建構不同的模型檢測主動效應和估計參數的方法。
俗話說“所有模型都是錯的，有些是有用的”，所以關鍵是真正比較和評估不同的模型，以便更好地理解系統。選擇模型的不同方法可以產生不同的解決方案。選擇相關的評估指標來比較不同的模型（取決於目標），比較不同的模型並選擇和/或將不同的建模方法與領域專業知識相結合可以幫助您對最重要的事情有更廣泛和更精確的了解。從那時起，您可以規劃下一個實驗來完善您的模型，和/或準備一些驗證點來評估您的模型效能。
（我已經使用混合級別篩選設計和提到的用於分析響應的不同建模平台提交了 JMP Europe Discovery 2025 的摘要，我希望被選中來展示該平台和模型比較）。
問題 4：從 DoE 轉向田口實驗 - 穩健設計
穩健性可能有多種定義，並且創建穩健性DoE 的方法也不同，這取決於您想要測試實驗空間/最佳點的穩健性的因素：外部噪音因素、過程/實驗因素的變化或兩個因素的結合。以下是 Stat-Ease 的一系列文章，根據您感興趣的穩健性情況解釋了設計類型：
- 針對外部噪音因素的穩健性：https: //statease.com/blog/achieving-robust-processes-via-third-experiment-design-options-part-1/
- 針對過程因素設定點變化的穩健性： https://statease.com/blog/achieving-robust-processes-via- Three-experiment-design-options-part-2/
- 前兩種類型的組合：https: //statease.com/blog/achieving-robust-processes-via-third-experiment-design-options-part-3/
一些可能也有幫助的資源：
設計穩健的產品 (2020-US-30MP-539)
如何設計穩健的生產流程|聯合管理計劃
希望這些資訊可以幫助JMP用戶，祝實驗愉快！
回覆：錄音 DOE 俱樂部 2024 年第 3 季 - 使用 DSD/田口實驗避免陷阱/錯誤我以為我加入了俱樂部，但沒有被告知“會議”？
