A : L'étape suivante consiste à réaliser l'expérience. Je ne l'ai pas fait. Voici toutefois les instructions qu'un véritable fabricant de pizzas a données à ses pizzaïolos après avoir mené l'expérience.
Q : Dans le premier exemple, les zones de couleur ont-elles simplement été ajoutées à l'aide des paramètres d'axe ?
R : Oui. Vous pouvez ajouter des limites de spécification à vos variables de réponse ( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/spec-limits-column-property.shtml ) et les afficher sur votre graphique de profilage, mais vous devrez modifier les paramètres des axes ( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/customize-axes-and-axis-labels-in-graphs.shtml#ww781878 ) pour afficher une plage de spécification colorée.
Q : Quelles sont les capacités de JMP en matière de conception d'essais cliniques ? Je vois que JMP peut analyser les données issues d'essais cliniques, mais je ne suis pas sûr qu'il puisse les concevoir.
A : JMP est actuellement peu utilisé pour la conception d'essais cliniques. Cependant, rien ne s'oppose à son utilisation. Les essais cliniques diffèrent des expériences de R&D industrielle. À certains égards, ils sont plus simples car ils ne comportent souvent qu'un seul facteur : médicament ou placebo. Pour les aspects plus complexes de la conception d'essais cliniques, JMP pourrait s'avérer utile.
Q : Comment avez-vous défini les contraintes ?
A ; Plusieurs options s'offrent à vous. J'ai utilisé des contraintes non codées (unités brutes). Une autre possibilité consiste à définir tous vos facteurs sur une plage de -1 à 1, puis à utiliser des unités codées. Vous pouvez également interroger JMP, par exemple, et saisir les deux points qui définissent ces deux lignes (les contraintes supérieure et inférieure). Dans cet exemple, JMP effectuera la résolution, et vous pourrez ensuite spécifier les contraintes de manière interactive. Les utilisateurs avancés peuvent également exploiter leur expertise du domaine et saisir des équations pour les cercles et les ellipses. Il est possible d'obtenir des contraintes très complexes, voire plusieurs contraintes simultanément. Il existe aussi des méthodes pour définir des contraintes d'inégalité indiquant des valeurs inacceptables (comme l'interdiction d'utiliser ce type de viande pour une pizza allégée).
Q : Que sont les intrigues complètes et quand sont-elles utilisées ?
A : L'intérêt des plans d'expériences complets est de gérer les facteurs difficiles à modifier, comme la température dans l'étude sur les pizzas. Il est préférable de ne pas modifier ce facteur entre chaque essai. Ainsi, au sein d'un plan d'expériences complet, on effectue une série d'essais où la température est maintenue constante, et on ne la modifie qu'entre les plans d'expériences complets. Vous pouvez choisir le nombre de ces plans d'expériences complets en fonction du nombre de fois où vous pouvez et souhaitez modifier ce facteur difficile à changer. Comme souvent en conception d'expériences, il s'agit de trouver un équilibre et de faire des compromis.
Q : Quel est le meilleur modèle pour commencer ?
A: La conception personnalisée est un choix judicieux et flexible qui permet de réaliser des plans de criblage. Cependant, certains types de plans de criblage s'avèrent plus efficaces, comme les plans sursaturés introduits dans JMP 16. Vous pouvez également utiliser des plans de criblage définitifs, mais dès que vous disposez de facteurs catégoriels à plus de deux niveaux, cette option devient inadaptée. (Voir le document joint « Donnelly Summary of JMP Design Options Uses and Benefits.pdf »).
Q : Quels sont le nombre minimum et maximum de facteurs nécessaires pour développer le modèle parfait ?
A : Il n'y a pas de nombre fixe, bien sûr. Au début, de nombreux facteurs entrent en jeu et il faut se poser plusieurs questions que j'aborde dans mon blog. Faire des hypothèses sans les examiner attentivement risque de vous laisser sans solution. Si possible, il est préférable, dès le départ, d'étudier un grand nombre de facteurs, de les sélectionner et de procéder ainsi : c'est une expérimentation efficace. JMP permet également de réaliser des plans d'expériences sursaturés et de criblage. Consultez les diapositives jointes pour découvrir d'autres plateformes JMP DOE.
Ressources
