방법을 알아보세요:
- 실험 설계의 원리와 이점을 이해하십시오.
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다중 반응 최적화 및 트레이드 스페이스 분석의 중요성을 이해하십시오.
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설계의 필수 조건으로서 중요한 질문 들에 답하십시오.
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첫 번째 예시를 살펴보겠습니다. 네 개의 연속 변수, 세 개의 반응 변수, 그리고 2 차 RSM 모델입니다.
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두 번째 예제를 구성합니다. 연속형, 이산형 수치형, 범주형 및 변경하기 어려운 요인, 추가 제약 조건, 그리고 2 차 RSM 모델을 포함합니다.
이번 세션에서 제기된 질문에 대해 Tom Donnelly (@tom_donnelly )와 Phil Kay (@Phil_Kay) 가 답변했습니다.
질문: 피자 디자인에 대한 실질적인 해결책은 무엇입니까?
A: 다음 단계는 실험을 진행하는 것입니다. 저는 직접 하지는 않았지만, 실제 피자 제조업체가 실험 후 피자 제빵사들에게 제공한 지침을 알려드리겠습니다.
질문: 첫 번째 예시에서 색상 영역은 축 설정을 사용하여 추가된 것인가요?
A: 네. 응답 변수에 사양 한계를 추가하고( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/spec-limits-column-property.shtml ) 프로파일러 플롯에 표시할 수 있습니다. 하지만 사양 범위를 색상으로 표시하려면 축 설정을 편집해야 합니다( https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/customize-axes-and-axis-labels-in-graphs.shtml#ww781878 ).
Q: JMP는 임상시험 설계에 어떤 기능을 제공하나요? JMP로 임상시험 데이터를 분석할 수 있다는 건 알겠는데, 임상시험을 직접 설계할 수 있는지는 잘 모르겠습니다.
A: JMP는 현재 임상시험 설계에 많이 사용되지는 않습니다. 하지만 사용하지 못할 이유는 없습니다. 임상시험은 산업 연구개발 실험과는 다릅니다. 어떤 면에서는 임상시험이 더 간단한데, 그 이유는 대개 약물 또는 위약이라는 단일 요인만 존재하기 때문입니다. 하지만 임상시험 설계의 더 복잡한 측면에서는 JMP가 유용하게 활용될 수 있을 것입니다.
질문: 제약 조건을 어떻게 설정하셨나요?
A; 몇 가지 옵션이 있습니다. 저는 인코딩되지 않은 제약 조건(단위 미지정)을 사용했습니다. 다른 옵션으로는 모든 요소를 -1에서 1 사이의 범위로 설정한 다음 인코딩된 단위를 사용하는 방법이 있습니다. 또는 JMP와 같은 프로그램을 사용하여 두 직선(상한 및 하한 제약 조건)을 정의하는 두 점을 입력할 수도 있습니다. 이 예에서처럼 JMP가 계산을 수행하면, 그 결과를 바탕으로 대화형으로 조건을 지정할 수 있습니다. 고급 사용자의 경우, 전문 지식을 활용하여 원과 타원에 대한 방정식을 입력하거나, 제약 조건을 여러 개 사용하는 등 매우 복잡한 제약 조건을 설정할 수도 있습니다. 또한 허용되지 않는 값을 나타내는 부등식 제약 조건을 설정하는 방법도 있습니다(예: 저칼로리 피자에 특정 종류의 고기를 사용하지 않도록 함).
질문: 전체 플롯이란 무엇이며 언제 사용됩니까?
A: 전체 플롯의 목적은 피자 실험에서처럼 온도와 같이 변경하기 어려운 요인을 다루는 데 있습니다. 매 실험마다 해당 요인을 변경하고 싶지는 않겠죠. 따라서 전체 플롯 내에서는 온도를 일정하게 유지하는 일련의 실험들을 진행하고, 전체 플롯 간에만 온도를 변경합니다. 전체 플롯의 개수는 변경하기 어려운 요인을 얼마나 자주 변경할 수 있는지, 그리고 또 변경하고 싶은지에 따라 결정할 수 있습니다. 실험 설계의 많은 부분과 마찬가지로, 이는 균형과 절충의 문제입니다.
질문: 어떤 디자인으로 시작하는 게 가장 좋을까요?
A: 사용자 지정 설계는 유연하고 좋은 선택이며 선별 설계를 할 수 있게 해주지만, JMP 16에서 도입된 초포화 설계와 같이 더 효율적인 특정 유형의 선별 설계가 있습니다. 확정적 선별 설계를 사용할 수도 있지만, 범주형 요인이 2개 이상의 레벨을 가지는 경우 확정적 선별 설계는 적합하지 않을 수 있습니다. (첨부된 Donnelly Summary of JMP Design Options Uses and Benefits.pdf 파일을 참조하십시오.)
질문: 완벽한 모델을 개발하는 데 필요한 최소 및 최대 요인 수는 몇 개입니까?
A: 물론 정해진 숫자는 없습니다. 초기 단계에서는 고려해야 할 요소가 많고, 제가 블로그에서 설명한 여러 질문들을 검토해야 합니다. 가정을 세우고 그 가정을 검증하지 않으면 해결책을 찾지 못하고 백지상태에 빠질 수 있습니다. 가능하다면 처음부터 다양한 요소를 꼼꼼히 살펴보고 선별하는 것이 효율적인 실험 방법입니다. JMP는 과포화 설계와 선별 설계도 지원합니다. 다른 JMP 실험계획법 플랫폼에 대한 자세한 내용은 첨부된 슬라이드를 참조하세요.
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