DoE y análisis multivariado con factor tiempoHola a todos,
Esta es una pregunta de dos partes:
Necesito crear un DoE que tenga entre 5 y 6 factores y que mida entre 6 y 8 variables. Dos de los factores son el tiempo en semanas (numérico, nominal) y la temperatura (numérico nominal). Los otros factores son valores numéricos continuos de concentraciones de diferentes materiales. ¿Cómo creo un DoE que tenga en cuenta la dependencia de las mediciones que se tomaron durante un período de tiempo y un gradiente de temperatura? ¿Cómo debo tener en cuenta la dependencia entre las muestras durante la creación y el análisis del DoE?
Gracias:)
Exploración y visualización de datosDiseño de experimentosRe: DoE y análisis multivariado con factor tiempoSólo hago una corrección: tanto el tiempo como la temperatura son ordinales, no nominales.
Re: DoE y análisis multivariado con factor tiempoComenzaré, pero es imposible brindar asesoramiento específico con la información limitada que me proporcionó. Por ejemplo, " concentraciones de diferentes materiales" suena como si necesitara un diseño de mezcla. No puedo decir con certeza cuál es la forma "correcta" de manejar estos factores, ya que no entiendo la situación en absoluto. Tal vez pueda ofrecer algunos comentarios y preguntas generales.
¿Cuál es el propósito del DOE? ¿Explicativo, predictivo o de “elegir al ganador”?
¿Cuál es la hipótesis sobre las semanas? ¿Le preocupan las X que pueden cambiar a lo largo de las semanas? ¿Ha estudiado la variación de una semana a otra? ¿Cómo? ¿Es consistente la variación de una semana a otra? ¿Ha realizado algún estudio de CoV? Obviamente, no puede tratar la semana como un factor de diseño (la semana no será parte del modelo). Es decir, no puede terminar el experimento y concluir que la semana es significativa y que la semana 1 es la mejor, ya que nunca puede volver a tener la semana 1. Para mí, la semana es un marcador de posición para las x que cambian de una semana a otra. Sería mejor identificar cuáles son esas x y luego determinar si hay factores de diseño o ruido y tratarlos en consecuencia. A menudo, las personas en el mundo de los experimentos tratarían la semana como un bloque. ¿Cuántas semanas necesita incluir en el estudio? ¿Por qué?
En el caso de la temperatura, ¿por qué no se la puede tratar como una variable continua que se establece en diferentes niveles? ¿O se refiere a condiciones ambientales que cambian con el tiempo?
Otra idea es cuestionar las variables de respuesta. ¿Puede capturar la serie temporal de las respuestas? ¿Está interesado en la tasa de cambio de las variables de respuesta durante un período de tiempo? Reúna los valores máximos, mínimos, pendientes, etc. para utilizarlos como variables de respuesta para el experimento.
Re: DoE y análisis multivariado con factor tiempoGracias por su respuesta, estas son preguntas importantes y haré todo lo posible para proporcionar contexto y respuestas.
Los diferentes componentes que forman esta "mezcla" no necesariamente suman. Es solo una lista de posibles materiales que podrían agregarse en diferentes concentraciones. Por ejemplo, podría agregar dos aminoácidos en una concentración específica y, para otro experimento, podría agregarse un tercer aminoácido. Podría traducir las concentraciones a volúmenes y, luego, sumarían un volumen total similar y, por lo tanto, lo convertirían en un experimento de mezcla, pero agradecería su consejo al respecto.
El propósito del Departamento de Energía por orden de importancia:
1. Elegir un ganador, donde el ganador se decide evaluando múltiples variables.
2. Evalúe cuál de las variables medidas contribuye más a encontrar un ganador.
3. Diseñar un conjunto de experimentos que permitan construir un clasificador ML que pueda ayudar a predecir los resultados de experimentos futuros.
Semanas: Algunas propiedades de los materiales probados cambian con el tiempo. No buscamos un momento óptimo, solo demostrar estabilidad. Históricamente, hemos estado probando los materiales a las 0, 1, 2, 4, 8 y 12 semanas y anotamos sus propiedades. Algunas variables no cambian (al menos según lo que hemos visto en experimentos anteriores, algunas cambian muy poco y otras tienen un cambio considerable). Aquellos materiales que cambian (se degradan) con el tiempo se marcan inmediatamente como materiales fallidos.
Temperatura: Históricamente, probamos el material a 4, 25 y 40 °C. El motivo es que necesitamos demostrar estabilidad a estas temperaturas. No buscamos la temperatura óptima.
Podría traducir las variables de respuesta a la diferencia entre puntos de tiempo (tasa), si cree que es más valioso. ¿Tiene algún consejo sobre cómo lograrlo e integrarlo en el diseño y, posteriormente, en el análisis?
¡Por favor, déjame saber si tienes más preguntas o comentarios! ¡¡¡Y muchas gracias por tu tiempo y ayuda!!!
Re: DoE y análisis multivariado con factor tiempoLo siento, no hay suficiente información sobre el proceso. Intentaré ofrecer alguna respuesta.
"Los diferentes componentes que forman esta "mezcla" no necesariamente suman. Es solo una lista de posibles materiales que podrían agregarse en diferentes concentraciones. Por ejemplo, podría agregar dos aminoácidos en una concentración específica y, para otro experimento, podría agregarse un tercer aminoácido. Podría traducir las concentraciones a volúmenes y, luego, sumarían un volumen total similar y, por lo tanto, lo convertirían en un experimento de mezcla, pero agradecería su consejo al respecto".
No entiendo el proceso lo suficientemente bien como para brindar un consejo específico. ¿Se trata de un proceso por "lotes"? Si agrega un material en una concentración "x", ¿cambia la concentración de los demás en el "lote"? Debe decidir si es adecuado un diseño de mezcla:
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml
"El propósito del Departamento de Energía por orden de importancia:
1. Elegir un ganador, donde el ganador se decide evaluando múltiples variables.
2. Evalúe cuál de las variables medidas contribuye más a encontrar un ganador.
3. Diseñar un conjunto de experimentos que permitan construir un clasificador ML que pueda ayudar a predecir los resultados de experimentos futuros".
En mi humilde opinión, su propósito número uno no es el propósito del diseño experimental. El diseño experimental es un método eficaz para comprender la estructura causal. Es probable que se trate de un proceso iterativo. Puede comenzar con un experimento de tipo cribado y desarrollar ese experimento a través de iteraciones (por ejemplo, factorial fraccional con muchos factores, seleccionar un subconjunto de factores interesantes, reducir el espacio de diseño y aumentar el espacio de inferencia, etc.). No tengo muchos consejos para una estrategia de "elegir al ganador".
"Semanas: Algunas propiedades de los materiales probados cambian con el tiempo. No buscamos un momento óptimo, solo demostrar estabilidad".
¿Quiere comprender el impacto de los materiales en su producto? El DOE no es realmente la herramienta para evaluar la estabilidad (esta es una idea de muestreo).
"Históricamente, hemos estado probando los materiales a las 0, 1, 2, 4, 8 y 12 semanas y anotamos sus propiedades".
¿Por qué? ¿Por qué esos intervalos? A partir de estas pruebas, ¿conoces los extremos de variación del material?
"Algunas variables no cambian (al menos según lo que hemos visto en experimentos anteriores, algunas cambian muy poco y otras cambian considerablemente). Aquellos materiales que cambian (se degradan) con el tiempo se marcan inmediatamente como materiales fallidos".
¿Quieres ser resistente a esas variaciones?
"Temperatura: históricamente probamos el material a 4, 25 y 40 °C. El motivo es que necesitamos demostrar estabilidad a estas temperaturas. No buscamos la temperatura óptima".
Bien, entonces ¿quieres ser resistente a la temperatura?
"Podría traducir las variables de respuesta a la diferencia entre puntos de tiempo (tasa), si cree que es más valioso. ¿Tiene algún consejo sobre cómo lograrlo e integrarlo en el diseño y, posteriormente, en el análisis?"
Tienes que averiguar cómo cuantificar los fenómenos que estás estudiando. No puedo decírtelo con lo que me has dado. Si te preocupa que el producto cambie con el tiempo, entonces tal vez quieras encontrar factores que afecten la tasa de cambio. Calcularía la pendiente durante un período de tiempo determinado y la usaría como una de las respuestas en el experimento.
