以下の手順をご覧ください。
- 実験計画の原則と利点を理解する
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多重応答最適化、トレードスペース分析の重要性を理解する
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設計の前提条件として重要な質問に答える
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最初の例を見てみましょう。4つの連続因子、3つの応答、および2次RSMモデルです。
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2番目の例を構築します - 連続、離散数値、カテゴリ、変更困難な要因、追加制約、および2次数RSMモデル
セッションで寄せられた質問に、トム・ドネリー氏(@tom_donnelly )とフィル・ケイ氏(@Phil_Kay)が回答しました。
質問:ピザのデザインに関する具体的な解決策は何ですか?
A:次のステップは実験を行うことです。私はそれを実行しませんでしたが、実際のピザ製造業者が実験を行った後にピザ職人たちに与えた指示を以下に示します。
Q: 最初の例では、カラーゾーンは軸設定を使用して追加されただけですか?
A: はい。応答変数に仕様制限を追加して ( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/spec-limits-column-property.shtml )、プロファイラ プロットに表示させることはできますが、色付きの仕様範囲を表示するには、軸設定 ( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/customize-axes-and-axis-labels-in-graphs.shtml#ww781878 ) を編集する必要があります。
Q:JMPには臨床試験を設計する機能はありますか?JMPは臨床試験のデータを分析できることは知っていますが、試験を設計できるかどうかは分かりません。
A:JMPは現在、臨床試験の設計にはあまり使用されていません。しかし、使用できない理由はありません。臨床試験は、企業の研究開発実験とは異なります。多くの場合、薬剤またはプラセボという1つの因子しかないため、ある意味ではより単純です。臨床試験設計のより複雑な側面こそ、JMPが役立つ可能性がある部分です。
質問:どのように制約を設定しましたか?
A; いくつか選択肢があります。私は非コード化制約(生の単位)を使用しました。別の選択肢としては、すべての係数をマイナス 1 から 1 の範囲に設定してからコード化された単位を使用する方法があります。または、たとえば JMP に、これらの 2 つの線を定義する 2 つの点 (上制約と下制約) を入力することもできます。すると、この例では JMP が解決し、そこから対話的に指定を進めることができます。上級ユーザーの場合は、専門知識を適用して円や楕円の方程式を入力したり、制約を非常に特殊なものにしたり、複数の制約を取得したりすることもできます。また、許容できない値を示す不等式制約を設定する方法もあります (たとえば、低カロリーのピザにはこの種類の肉を絶対に使用しない)。
Q:全体プロットとは何ですか?また、どのような場合に使用されますか?
A: 全体プロットの目的は、ピザの研究における温度のように、変更しにくい要因を扱うことです。各実験ごとにその要因を変更することは望ましくありません。そのため、全体プロット内では、温度を一定に保ったまま一連の実験を行い、全体プロット間でのみ温度を変更します。変更しにくい要因を何回変更できるか、また変更したいかに応じて、このような全体プロットをいくつ作成するかを選択できます。実験計画法の多くのことと同様に、これはバランスと妥協が必要です。
Q:最初にデザインするのに最適なものは何ですか?
A: カスタムデザインは柔軟性に優れた選択肢であり、スクリーニングデザインを実行できますが、JMP 16で導入された超飽和デザインなど、より効率的なスクリーニングデザインの種類があることがわかっています。あるいは、確定スクリーニングデザインを使用することもできますが、2つ以上のレベルを持つカテゴリカル因子がわかった時点で、確定スクリーニングは不適切であることが判明する場合があります。(添付のDonnellyによるJMPデザインオプションの用途と利点の概要.pdfを参照してください。)
質問:完璧なモデルを開発するために必要な要素の最小数と最大数はいくつですか?
A: もちろん、決まった数はありません。初期段階では、多くの要因を考慮する必要があり、ブログで概説しているいくつかの質問を検討しなければなりません。仮定を考慮せずに仮定を立てると、解決策がホワイトボード上に残ってしまう可能性があります。可能であれば、初期段階で多くの要因を実際に調べてスクリーニングし、それだけで効率的な実験を行うのが良いでしょう。JMPでは、過飽和設計やスクリーニング設計も可能です。その他のJMP DOEプラットフォームについては、添付のスライドをご覧ください。
リソース