時間因子を考慮したDoEと多変量解析こんにちは、みんな、
これは2つの部分からなる質問です:
5～6 個の因子と 6～8 個の変数を測定する DoE を実行する必要があります。因子のうち 2 つは、週単位の時間 (数値、公称) と温度 (数値公称) です。その他の因子は、さまざまな材料の濃度の連続数値です。時間経過と温度勾配中に行われた測定の依存性を考慮した DoE を作成するにはどうすればよいでしょうか。DoE の作成と分析中にサンプル間の依存性をどのように考慮すればよいでしょうか。
ありがとう:)
データの探索と視覚化実験計画法時間因子を考慮した DoE と多変量解析について時間と温度は両方とも名目値ではなく序数であることを訂正します。
時間因子を考慮した DoE と多変量解析について始めたいと思いますが、提供していただいた情報が限られているため、具体的なアドバイスを提供することはできません。たとえば、「さまざまな材料の濃度」については、混合設計が必要になる可能性があるようです。状況をまったく理解していないため、これらの要素を処理する「正しい」方法が何であるかを確実に言うことはできません。一般的なコメントや質問をいくつか提供することはできるかもしれません。
DOE の目的は何ですか? 説明、予測、または「勝者を選ぶ」ことでしょうか?
週についての仮説は何ですか? 週ごとに変化する可能性のある X を懸念していますか? 週ごとの変動を調査しましたか? どのように? 週ごとの変動は一貫していますか? CoV 研究を行ったことがありますか? 明らかに、週を設計要因として扱うことはできません (週はモデルの一部ではありません)。つまり、実験を終了して、週が重要であり、週 1 が最適であると結論付けることはできません。週 1 は二度とないからです。私にとって、週は週ごとに変化する x のプレースホルダーです。それらの x が何であるかを特定し、設計要因またはノイズがあるかどうかを判断し、それに応じて処理する方がよいでしょう。実験の世界では、多くの場合、週をブロックとして扱います。研究には何週間を含める必要がありますか? 理由は何ですか?
温度については、異なるレベルで設定された連続変数として扱うことができないのはなぜですか? それとも、時間の経過とともに変化する周囲の条件を意味しているのでしょうか?
もう 1 つの考えは、応答変数に疑問を投げかけることです。応答の時系列をキャプチャできますか? 一定期間にわたる応答変数の変化率に興味がありますか? 実験の応答変数として使用するために、最大値、最小値、傾きなどを収集します。
時間因子を考慮した DoE と多変量解析についてご返答ありがとうございます。これらは重要な質問ですので、背景と回答を提供できるよう最善を尽くします。
この「混合物」を構成するさまざまな成分は、必ずしも合計されるわけではありません。これは、さまざまな濃度で追加できる可能性のある材料のリストにすぎません。たとえば、特定の濃度で 2 つのアミノ酸を追加し、別の実験では 3 つ目のアミノ酸を追加する場合があります。濃度を体積に変換して、それらを合計すると同様の総体積になり、混合実験になりますが、これについてはアドバイスをいただければ幸いです。
DoE の目的（重要度順）:
1. 複数の変数を評価して勝者を決定します。
2. 測定された変数のうちどれが勝者を見つけるのに最も貢献するかを評価します。
3. 将来の実験の結果を予測するのに役立つ ML 分類器を構築できるようにする一連の実験を設計します。
週: テストされた材料の一部の特性は、時間の経過とともに変化します。最適な時点を探しているのではなく、安定性を示すことだけを目指しています。これまで、0、1、2、4、8、12 週で材料をテストし、その特性を記録してきました。一部の変数は変化しません (少なくとも以前の実験で確認したものでは、ほとんど変化しないものもあれば、大幅に変化するものもあります)。時間の経過とともに変化 (劣化) する材料は、すぐに不合格材料としてフラグが付けられます。
温度: これまで、当社は材料を 4、25、40 ℃ でテストしてきました。これは、これらの温度で安定性を示す必要があるためです。最適な温度を求めているわけではありません。
もっと価値があると思われる場合は、応答変数を時点間の差 (率) に変換することもできます。それを実現して設計に組み込み、後で分析する方法についてアドバイスはありますか?
他にご質問やご意見がありましたらお知らせください。ご協力いただきありがとうございました。
時間因子を考慮した DoE と多変量解析について申し訳ありませんが、プロセスについての十分な情報がありません。 できる限りの回答をさせていただきます。
「この「混合物」を構成するさまざまな成分は、必ずしも合計されるわけではありません。これは、さまざまな濃度で追加できる可能性のある材料のリストにすぎません。たとえば、特定の濃度で 2 つのアミノ酸を追加し、別の実験では 3 つ目のアミノ酸を追加する場合があります。濃度を体積に変換して、それらを合計すると同様の総体積になり、混合実験になりますが、これについてはアドバイスをいただければ幸いです。」
プロセスを十分に理解していないため、具体的なアドバイスを提供できません。これは「バッチ」プロセスですか? 材料を「x」濃度で追加すると、「バッチ」内の他の材料の濃度は変化しますか? 混合設計が適切かどうかを判断する必要があります。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml
「エネルギー省の目的（重要度順）:
1. 複数の変数を評価して勝者を決定します。
2. 測定された変数のうちどれが勝者を見つけるのに最も貢献するかを評価します。
3. 将来の実験の結果を予測するのに役立つ ML 分類器を構築できるようにする一連の実験を設計します。
私の意見では、あなたの一番の目的は実験設計の目的ではありません。実験設計は因果構造を理解するための効果的な方法です。これはおそらく反復的なプロセスです。スクリーニングタイプの実験から始めて、反復を通じてその実験を構築することができます (たとえば、多くの要因を持つ一部実施要因、興味深い要因のサブセットの選択、設計空間の縮小と推論空間の拡大など)。「勝者を選ぶ」戦略についてはあまりアドバイスがありません。
「数週間: テストされた材料の一部の特性は、時間の経過とともに変化します。最適な時点を探しているのではなく、安定性を示すことだけを目指しています。」
材料が製品に与える影響を理解したいですか? DOE は実際には安定性を評価するためのツールではありません (これはサンプリングのアイデアです)。
「これまで、私たちは0、1、2、4、8、12週ごとに材料をテストし、その特性を記録してきました。」
なぜですか? なぜその間隔なのですか? このテストから、材料の変動の極限がわかりますか?
「一部の変数は変化しません（少なくとも以前の実験で確認したところでは、一部はほとんど変化せず、一部は大幅に変化します）。時間の経過とともに変化（劣化）する材料は、すぐに不合格材料としてフラグが付けられます。」
こうした変化に対して堅牢になりたいですか?
「温度: これまで、当社は材料を 4、25、40 ℃ でテストしてきました。これは、これらの温度で安定性を示す必要があるためです。最適な温度を求めているわけではありません。」
わかりました。温度に対して堅牢になりたいということですか?
「より価値があると思われる場合は、応答変数を時点間の差 (率) に変換できます。それを実現して設計に組み込み、後で分析する方法についてアドバイスはありますか?」
研究している現象を定量化する方法を考え出す必要がありますが、あなたが私に与えてくれた情報からはわかりません。製品が時間とともに変化することに関心がある場合は、変化率に影響を与える要因を見つける必要があるかもしれません。私なら、ある一定期間の傾きを計算し、それを実験の応答の 1 つとして使用します。
