Per il mio esperimento, ho due variabili: (1) concentrazione additiva (0, 1, 5 mg/L) e (2) tempistica per l'integrazione additiva (durante la semina cellulare, durante la trasfezione del plasmide). Poiché la tempistica diventa irrilevante quando la concentrazione additiva è 0 mg/L, come potrei assegnare i fattori/i loro livelli che tengono conto di questa dipendenza operativa durante la progettazione di DoE utilizzando JMP?
Ciao @Naruchit ,
Benvenuti nella Community!
Esaminando il tuo argomento, penso che potresti essere interessato a dare un'occhiata all'opzione "Combinazioni non consentite" nel pannello Definisci vincoli fattoriali .
Cercando di riprodurre la tua configurazione sperimentale con i due fattori, se aggiungo un vincolo tramite il filtro Combinazioni non consentite che gli esperimenti con una concentrazione additiva vicina a 0 e una temporizzazione superiore a 0,01 min (o qualsiasi valore molto basso vicino a 0) non dovrebbero far parte del progetto, posso generare un progetto corrispondente alle tue esigenze:
Ed ecco il disegno risultante per la stima degli effetti principali e dell'interazione tra 2 fattori:
Nessun esperimento nel progetto ha una temporizzazione diversa da 0 quando la concentrazione dell'additivo è impostata su 0.
Ecco lo script per generare lo stesso design:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1, 5}, "Additive concentration", 0, "mg/L" ),
Add Factor( Continuous, 0, 10, "Timing", 0, "min" ), Set Random Seed( 98491640 ),
Number of Starts( 20541 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Potential Term( {1, 2} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Set Sample Size( 12 ), Disallowed Combinations(
Additive concentration <= 0.1 & Timing >= 0.01
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);
Potete trovare anche la tabella dati allegata.
Se vuoi avere un valore di livello intermedio per il timing (come 5 min nel mio esempio), puoi aggiungere nel pannello del modello il termine quadratico per il timing (Timing x Timing). Aggiungendo questo termine aggiungerai esperimenti nel design con un valore intermedio per il fattore Timing.
Un'altra opzione nel caso di vincoli più complessi potrebbe essere quella di utilizzare l'approccio del set di candidati, generando una grande tabella di possibili esperimenti e utilizzandola come set di candidati in modo che la piattaforma di progettazione personalizzata possa scegliere l'esecuzione più pertinente e informativa per creare la progettazione.
Per maggiori informazioni sui vincoli dei fattori, consiglio vivamente di leggere il blog di @Jed_Campbell Demystifying Factor Constraints .
Spero che questa risposta ti aiuti,
