공변량 요인을 존중하지 않는 Augment Design저는 사용자 정의 설계에서 생성된 6개의 연속 요인과 2개의 공변량 요인을 사용하여 반응을 스크리닝하고 있으며, 1개의 연속 요인은 변경하기 어려운 것으로 설정되고, 3개의 전체 플롯, 24개의 실행이 있습니다. 저는 이미 8개의 반응을 실행했고, 변경하기 어려운 요인(온도)은 처음 생각했던 것보다 변경하기 쉽습니다. 그래서 저는 온도 효과를 예측하는 데 더 많은 힘이 있는 설계로 변경하고 싶습니다.
온도 계수 변경을 쉽게 변경하고, 실행하지 않은 16개 실험을 삭제하고, Augment Design을 사용하여 16개의 새로운 실행을 추가하여 이를 시도했습니다. 그러나 생성된 실행이 공변량 계수를 존중하지 않았기 때문에 이 방법은 효과가 없었습니다. Augment Design에서 공변량 계수를 존중하도록 하려면 어떻게 해야 합니까?
JMP 파일을 첨부했어요. 저는 JMP Pro 17을 사용하고 있어요.
실험 설계Re: Augment Design이 공변량 요인을 존중하지 않음안녕하세요 @DecilePlatypus ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
제 생각에 DoE를 계속하는 가장 쉬운 방법은 귀하께서 알고 계시듯이 Augment Designs 플랫폼을 사용하는 것입니다.
귀하의 경우, 공변량 PC1과 PC2는 특정 용매에 연결되어 있기 때문에 독립적이지 않습니다. 따라서 설계에 사용된 용매를 식별하는 데는 공변량 값 하나만 필요합니다.
온도 계수 변경 속성을 "하드"에서 "이지"로 변경한 다음 증강 설계 창에서 7개 계수를 X(6개 연속 계수 + PC1)로 추가하고 수율을 Y로 추가할 수 있습니다.
그런 다음 "새로운 런을 별도 블록으로 그룹화" 옵션을 선택하고 "증강"을 클릭하거나 다른 유형의 디자인 증강을 지정하세요.
모든 요인 주요 효과가 모델 패널에 입력되었는지 확인하고(새로운 런을 별도의 블록으로 그룹화하는 옵션을 체크한 경우 "블록" 효과 추가) 적절한 수의 런을 정의합니다(이미 수행된 8개의 런 포함). 이 예에서 총 20개의 런을 지정했습니다.
증강된 설계 생성을 시작하고 테이블을 만든 후에는 공변량 데이터 테이블의 정보로 설계 테이블을 업데이트하여 PC2 열과 용매 이름을 추가할 수 있습니다(PC1을 조인 변수로 사용).
실험에서 선택된 용매는 가장 큰 차이/변동성을 갖도록 만들어졌습니다.
여러 증강 디자인을 시도하고 Compare Designs 플랫폼 덕분에 비교하여 필요에 맞는 적합한 디자인을 선택할 수 있습니다. 몇 가지 추가 제안:
- 이 선별 단계에서는 용매를 적게 사용하여 시작할 수도 있습니다(예: 3개) 그리고 최대 차이와 화학적 변동성에 따라 용매를 선택할 수도 있습니다(예: 트리부틸아민, TMU 및 메틸사이클로헥산).
- 또한 용매 분배에서 불균형이 발생하지 않도록 설계 생성 시 범주형 요인(용매 이름)을 사용하는 것이 더 도움이 될 수 있으며, 그런 다음 표에 PC를 추가하고 분석에 사용하는 것이 좋습니다.
이전에 나눈 토론이 도움이 될 수도 있습니다.
1개의 다중 수준(3+) 범주형 변수와 여러 연속 변수의 효율적 DOE
Re: 실험의 독립변수가 범주형 변수이고 반응이 연속형 변수인 경우 직교 설계를 선별에 사용할 수 있습니까? - JMP 사용자 커뮤니티
증강된 디자인이 생성된 데 대한 스크립트를 추가한 데이터 테이블을 첨부했습니다.
이 첫 번째 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: Augment Design이 공변량 요인을 존중하지 않음안녕하세요 @Victor_G
도와주셔서 감사합니다. 한 열만 증가시키는 문제는 결과적인 디자인이 PC2에서 많은 공간을 탐색하지 못한다는 것입니다. 귀하의 방법을 사용하면 TMU 또는 트리부틸아민으로만 실행이 생성되어 PC1은 극대화되지만 PC2에서는 원하는 것이 많이 남습니다.
Re: Augment Design이 공변량 요인을 존중하지 않음안녕하세요 @DecilePlatypus ,
그렇습니다. 이 경우 가장 좋은 옵션은 용매 이름을 범주적 요소로 사용하여 원래 실행을 증강하여 증강된 설계가 용매 선택과 관련하여 불균형을 이루지 않도록 하는 것입니다.
증강 설계에서 총 20번의 실행을 사용하여 실험에서 용매 선택과 관련하여 더 균형 잡힌 설계를 얻었습니다.
그리고 PC1과 PC2의 전력은 더 동질적입니다.
따라서 가장 좋은 옵션은 설계 생성에서는 이름을 사용하지만 분석에서는 PC를 사용하는 것입니다(공변량 테이블과 함께 업데이트 테이블을 사용하여 확장된 설계 테이블에 PC를 추가하고 이름을 조인 변수로 사용).
이전 게시물에서 추가적인 제안을 읽어보실 수 있는데, 하나는 귀하가 설명한 상황(실험에서 용매 선택의 불균형)과 관련이 있고, 다른 하나는 조사한 다양한 용매의 수에 대한 것입니다.
일반적으로 공변량에서 용매 목록에서 디옥산을 제거하면 도움이 될 수 있습니다. 다음은 공변량 목록에서 디옥산을 고려하지 않고 12개의 추가 실행(총 20개)을 사용한 전력 분석입니다.
첫 번째(균형 잡힌) 설계와 두 번째(다이옥산 없음) 설계에 대한 추가 스크립트가 있는 데이터 테이블을 예시로 첨부했습니다.
