Conception d'augmentation ne respectant pas les facteurs de covariablesJe teste une réaction en utilisant un plan personnalisé généré par 6 facteurs continus et 2 facteurs covariables, avec 1 facteur continu défini comme étant difficile à modifier, 3 tracés entiers, 24 exécutions. J'ai déjà effectué 8 réactions, et le facteur difficile à modifier (la température) est plus facile à modifier qu'on ne le pensait initialement. Je souhaite donc modifier le plan pour en adopter un qui soit plus puissant pour prédire les effets de la température.
J'ai essayé de faire cela en modifiant les changements de facteur de température pour qu'ils soient faciles, en supprimant les 16 expériences que je n'ai pas effectuées et en utilisant Augment Design pour ajouter 16 nouvelles exécutions. Cependant, cela n'a pas fonctionné, car les exécutions générées ne respectaient pas les facteurs de covariables. Comment faire en sorte que la conception Augment respecte les facteurs de covariables ?
J'ai joint le fichier JMP, j'utilise JMP Pro 17.
Plan d'expériencesRé: Conception Augment ne respectant pas les facteurs de covariablesSalut @DecilePlatypus ,
Bienvenue dans la Communauté !
Je pense que le moyen le plus simple de poursuivre votre DoE est d'utiliser la plateforme Augment Designs , comme vous l'avez également remarqué.
Dans votre cas, les covariables PC1 et PC2 ne sont pas indépendantes, car elles sont liées à des solvants spécifiques. Une seule valeur de covariable est donc nécessaire pour identifier le solvant utilisé dans la conception.
Vous pouvez modifier la propriété de changement du facteur de température de « Difficile » à « Facile », puis ajouter vos 7 facteurs comme X (6 facteurs continus + PC1) et le rendement comme Y dans la fenêtre de conception Augment :
Ensuite, vous pouvez cocher l'option « Regrouper les nouvelles exécutions dans un bloc séparé » et cliquer sur « Augmenter » (ou spécifier un autre type d'augmentation de conception).
Assurez-vous que tous vos facteurs et effets principaux sont saisis dans le panneau Modèle (avec l'effet "Bloc" ajouté si vous avez coché l'option permettant de regrouper les nouvelles exécutions dans des blocs séparés), et définissez un nombre approprié d'exécutions (y compris les 8 exécutions déjà effectuées). Dans cet exemple, j'ai spécifié 20 exécutions au total :
Après avoir lancé la génération de conception augmentée et créé la table, je peux ajouter les colonnes PC2 et nom du solvant en mettant à jour la table de conception avec les informations de la table de données de covariable (avec PC1 comme variable de jointure).
Les solvants choisis lors des essais sont choisis afin d'avoir la plus grande différence/variabilité :
Vous pouvez essayer plusieurs designs augmentés et les comparer grâce à la plateforme Compare Designs pour choisir un design adapté à vos besoins. Quelques suggestions supplémentaires :
- Vous pouvez également commencer avec moins de solvants dans cette étape de sélection (par exemple 3) et les sélectionner en fonction de la différence maximale et de la variabilité chimique (par exemple Tributylamine, TMU et Méthylcyclohexane).
- Il peut également être plus utile d'utiliser un facteur catégoriel (nom du solvant) pour la création de la conception afin d'éviter tout déséquilibre dans la répartition des solvants utilisés, puis d'ajouter des PC dans le tableau et de les utiliser pour l'analyse.
Certaines discussions précédentes pourraient vous aider :
DOE efficace d'une variable catégorielle à plusieurs niveaux (3+) et de nombreuses variables continues
Re : Si la variable indépendante de l'expérience est une variable catégorielle et que la réponse est une variable continue, un plan orthogonal peut-il être utilisé pour le dépistage ? - Communauté d'utilisateurs JMP
J'ai joint votre tableau de données avec un script ajouté pour la conception augmentée générée.
J'espère que cette première réponse vous aidera.
Ré: Conception Augment ne respectant pas les facteurs de covariablesSalut @Victor_G
Merci pour l'aide. Le problème avec l'augmentation d'une seule colonne est que la conception résultante n'explorera pas autant d'espace dans PC2. L'utilisation de votre méthode ne génère que des exécutions avec TMU ou tributylamine, ce qui maximise PC1 mais laisse beaucoup à désirer dans PC2.
Ré: Conception Augment ne respectant pas les facteurs de covariablesSalut @DecilePlatypus ,
Oui, la meilleure option ici serait d’augmenter les exécutions originales en utilisant le nom du solvant comme facteur catégorique, pour s’assurer que la conception augmentée n’est pas déséquilibrée en ce qui concerne le choix du solvant.
En utilisant 20 exécutions au total dans la conception augmentée, j'ai une conception plus équilibrée concernant le choix du solvant dans les expériences :
Et la puissance pour PC1 et PC2 est plus homogène :
La meilleure option pourrait donc être d’utiliser le nom dans la génération de conception, mais d’utiliser les PC dans l’analyse (utiliser la table de mise à jour avec la table de covariables pour ajouter les PC dans la table de conception augmentée, avec le nom comme variable de jointure).
Vous pouvez lire les suggestions supplémentaires dans mon article précédent, l'une était liée à la situation que vous avez décrite (déséquilibre dans le choix du solvant dans les expériences), et l'autre concerne le nombre de solvants différents étudiés.
En règle générale, il peut être utile de supprimer le dioxane de la liste des solvants dans les covariables. Voici l'analyse de puissance avec 12 exécutions supplémentaires (20 au total) mais sans tenir compte du dioxane dans la liste des covariables :
J'ai joint le tableau de données avec les scripts ajoutés pour la première conception (équilibrée) et la seconde (sans dioxane) à titre d'exemple.
