DoE 후속 조치에게,
저는 6가지 요인(주효과, 이차효과, 상호작용)을 사용하여 첫 번째 DoE(i-optimal)를 수행했습니다.
이러한 요인들 중에서 온도가 가장 큰 영향을 미치며, 더 좁은 온도 범위에서 다른 요인들을 테스트하기 위해 새로운 실험을 추가하고 싶습니다.
온도에 대한 초기 테스트 조건은 35~80°C 사이였습니다. 70~80°C 범위에서만 실행을 추가하고 싶습니다.
이 후속 실험의 목적은 이 온도 범위 내에서 다른 요소의 효과를 탐지하는 통계적 능력을 높이는 것입니다.
JMP에서 이 작업을 어떻게 해야 하나요?
도와주셔서 감사합니다!
실험 설계Re: DoE 후속 조치안녕하세요 @PYS ,
Augment Designs 플랫폼을 사용하면 이 작업을 매우 쉽게 수행할 수 있습니다.
요인과 응답이 지정되면 요인 범위를 변경하여 요인 범위를 줄이거나 늘릴 수 있습니다.
이 옵션이 얼마나 관련성이 있고 가능한지 모르겠지만, 다른 요소의 범위를 확장하는 것을 고려해 보셨나요?
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: DoE 후속 조치친애하는 빅터에게,
답변해 주셔서 감사합니다.
문제는 (기술적인 이유로) 고온에서의 데이터만 유효하다고 의심한다는 것입니다.
그러므로 우리는 수집한 정보를 잃지 않으면서도 이러한 고온에서 우리의 지식을 향상시키고 싶습니다.
증강이 올바른 옵션이 아닐 수도 있습니다. 더 좁은 범위(70-80)의 온도로 다른 DoE를 수행하기로 결정하면 80°C에서만 수행한 이전 실행을 추가할 수 있습니까?
다음 DoE에는 다양한 랜덤 블록이 포함될 것입니다(우리는 하루에 3개의 실험만 수행할 수 있습니다). 이전 실험(다른 랜덤 블록에서 얻은 것)을 어떻게 처리해야 합니까? 두 개의 랜덤 변수(1개는 일 블록용이고 1개는 "DoE" 블록용)를 만들어야 합니까?
나는 조금 길을 잃었다
피
Re: DoE 후속 조치알겠습니다. 더 잘 이해했습니다.
저는 처음부터 다시 시작하는 것보다 설계를 보강하는 것이 여전히 더 나은 생각이라고 생각합니다. 왜냐하면 요인의 영향에 대한 사전 정보를 활용하여 필요한 실험 횟수를 줄일 수 있기 때문입니다.
증강할 때 " 새로운 런을 개별 블록으로 그룹화 "를 체크할 수 있습니다. 이 옵션을 안전 조치 로 체크하는 것이 좋습니다. 초기 실험 세트와 증강된 실험 세트 사이에 반응의 변화나 분산 차이가 발생할 위험을 고려하고 완화하는 데 도움이 되기 때문입니다.
그런 다음 증강된 디자인에 블록을 추가하려면 가능하지만 간단하지는 않습니다.
- 예상되는 총 실행 횟수로 설계를 증가시킵니다(여기서 재생성한 예에서 34번 실행 I-최적 RSM 설계에서 시작하여 증가 설계 플랫폼 덕분에 12번 실행을 추가함):
- 데이터 테이블에서 하위 집합 데이터 테이블 만들기 옵션을 사용하여 증강된 실행만 포함하는 테이블을 만듭니다.
- 하위 집합 표에서 사용자 정의 디자인 플랫폼을 사용하여 "공변량 요인 선택" 옵션을 사용하여 하위 집합 표에서 요인을 입력합니다(단, "새 런을 개별 블록으로 그룹화" 옵션을 선택한 경우 블록 요인은 입력하지 않습니다. 유일한 값은 2이고 이러한 증강된 런을 3개의 런으로 구성된 무작위 블록으로 재배열하기 때문입니다). 증강된 런은 후보 집합으로 사용됩니다. 그런 다음 요인 목록에 차단 요인(블록당 3개의 런)을 추가할 수 있습니다.
또한 "선택한 공변량 행을 설계에 모두 포함" 옵션을 체크하여 이전에 생성된 증강 실행이 모두 고려되고 사용되도록 할 수 있습니다. 이 단계는 실험적 제약 조건을 존중하여 증강 실행의 순서를 무작위 블록으로 다시 정렬하는 데에만 사용됩니다.
- 그런 다음 필요한 경우 차단 계수의 설계 역할 속성을 "임의 블록"으로 변경할 수 있습니다( 속성 옵션을 사용하여 적합 최소 제곱 플랫폼에서 분석을 위한 모델을 설정할 때도 변경할 수 있음). 사용자 지정 설계에서 증강된 실행이 포함된 설계(임의 블록 효과의 순서 사용)를 복사하여 원래 완전한 증강 설계 데이터 테이블에 붙여넣어 증강된 실행의 순서를 바꿉니다.
"블록 요소"를 하나의 열로 결합하지 않는 것이 좋습니다. 왜냐하면 여러분의 목표가 다르고 이를 위해 다음과 같이 사용하기 때문입니다.
- 증강 블록은 첫 번째 실험 세트에서 두 번째 실험 세트로의 응답에 변화나 분산 차이가 있는지 평가하는 데 유용합니다(통계적으로나 실제적으로 유의미하거나 의미가 없다면 분석에서 제외될 수 있음).
- 실험적 제약 조건의 랜덤 블록은 분석에 직접 사용되지 않을 수 있지만, 효과가 실험 당일과 혼동되거나 별칭화될 수 있는 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다("불운한 랜덤화"). 첫 번째 실험 세트에서 랜덤 블록이 이미 있는 경우, 새로운 세트로 사용을 확장하여 분석에 사용할 수 있습니다.
실험적 제약 조건을 고려하는 더 우아한 옵션이 있을 수도 있지만, 이러한 실용적인 해결 방법이 귀하의 사용 사례에 적합할 것입니다.
이것이 당신에게 의미가 있고 도움이 되기를 바랍니다.
