Hallo,
Ich plane ein DOE, um Zeit und Ressourcen zu sparen – keine Überraschung. Ich habe zwar nicht viel Erfahrung mit dem Thema, würde mich aber in meiner Organisation für DOE statt OFAT einsetzen. Ich denke, das ist auch eine gängige Idee.
Zum Problem: Es gibt zehn kontinuierliche Faktoren und drei Antworten. Die Experimente können in vier Laboren an unterschiedlichen Standorten durchgeführt werden. Labor 1 verfügt über mehr Ressourcen als die anderen drei, daher ist es ratsam, dort mehr Experimente durchzuführen. Jeder Durchlauf dauert einen Tag.
Meine theoretische Idee war, das Experiment wie folgt zu organisieren:
- Benutzerdefiniertes Design – „Alias“-Optimalität. Versuchen Sie, die Anzahl der Läufe unter Kontrolle zu halten, suchen Sie nur nach Haupteffekten und führen Sie alle in Lab1 aus.
- Erweitertes Design von 1 bis „D“-Optimalität. Alle Haupteffekte und Interaktionen. Offensichtlich mehr Läufe, daher dieser Versuch, alle Labore zu nutzen. Die folgende Tabelle zeigt, wie das Design aussehen würde. Das erweiterte Design erstellt Blöcke für L1, Labore wären Blöcke für L2. Ebene L1: Block B1 – Benutzerdefiniertes „Alias“-Design, B2 – Erweitertes Design; L2 – B1/Labor 1, B2-B4 – andere Labore.
Auch hier besteht die Idee darin, die meisten Experimente im Labor 1 durchzuführen und dabei von anderen Laboren bei der Arbeitsbelastung zu helfen.
Fragen:
- Ich konnte in JMP keine Option zum Blockieren zusätzlicher Läufe im erweiterten Design finden. Ist das kein statistisch valider Ansatz? Oder ist er nicht über die GUI verfügbar, kann aber dennoch individuell codiert werden?
- Alternativ könnten zwei separate Versuchsreihen durchgeführt werden: eine zur Untersuchung aktiver Effekte und eine zur Prüfung von Haupt- und Wechselwirkungen. Dies würde natürlich mehr Durchläufe erfordern und ist schwieriger zu rechtfertigen. Mir ist bewusst, dass hier viele Informationen fehlen, was Empfehlungen erschwert. Gibt es aber andere kostengünstige Versuchsreihen?
Danke für die Hilfe.
Hallo @beluga111 ,
Willkommen in der Community!
Einige Fragen und Kommentare meinerseits, bevor ich die Optionen/Lösungen untersuche:
- Wie viele Läufe sind für das erste DoE geplant?
Da jeder Lauf einen Tag dauert, würde ich in dieser ersten Phase auch Blocking verwenden, um sicherzustellen, dass Sie mögliche Abweichungen von Woche zu Woche einschätzen können.
- Warum werden die Läufe für das erste DoE nur an Labor 1 weitergegeben?
Ich würde Blockieren verwenden und die Läufe in der Screening-Phase auf die Labore verteilen, da Ihnen möglicherweise einige aktive Effekte entgehen und Sie die Laborvariation nicht berücksichtigen und schätzen, wenn Sie nur die ersten Screening-Experimente in Labor 1 durchführen.
- Warum wählen Sie im ersten DoE ein Alias-Optimalitätskriterium?
Wenn Ihr Ziel darin besteht, Haupteffekte zu screenen und zu identifizieren, würde ich das Optimalitätskriterium A- (oder D-) ausprobieren. Dies ist das empfohlene Optimalitätskriterium , wenn Sie Ihr Screening-Design mit der benutzerdefinierten Designplattform erstellen. Sie können auch den Design Explorer verwenden, um mehrere Designs parallel zu vergleichen (mit unterschiedlicher Laufgröße, Optimalitätskriterium, Replikationen usw.) und das effektivste/angepassteste auszuwählen.
Zu Ihren Fragen:
- Sie können eine weitere Blockierung für den „erweiterten Designteil“ erstellen, dies ist jedoch nicht so einfach.
Erstellen Sie zunächst das erweiterte Design und erstellen Sie mithilfe von „Erstellen einer Teilmengendatentabelle“ eine neue Tabelle nur mit den neuen Läufen.
Verwenden Sie dann in der Teilmengentabelle die Plattform für benutzerdefiniertes Design und wählen Sie Ihre Kovariatenfaktoren aus, um Ihr Design zu importieren:
Anschließend können Sie im Bereich „Faktoren“ einen Sperrfaktor für die Labore hinzufügen, die Option „Alle ausgewählten Kovariatenzeilen in das Design einbeziehen“ aktivieren und auf „Design erstellen“ klicken.
Ihr neues „erweitertes Designteil“ verfügt jetzt über einen Sperrfaktor (Sie können seine Designrolle bei Bedarf in „Zufälliger Block“ ändern) und Sie können Ihre ursprüngliche Screening-Designtabelle mit dieser neuen erweiterten Designtabelle kombinieren, um das endgültige erwartete Design mit zwei Sperrebenen zu erhalten.
- Wie Sie erwähnen, könnte die Erstellung von zwei separaten DoE die erforderliche Anzahl an Durchläufen erhöhen und Sie wären nicht in der Lage, die in der Screening-Phase gesammelten Informationen vollständig und effizient zu nutzen, um Ihr zweites Design zu erstellen.
Ich finde Ihre ursprüngliche Designidee interessant. Ich würde in der ersten Screeningphase einfach alle Labore verwenden und einen Sperrfaktor für Labore erstellen (da Ihnen dies auch schon früh in Ihrem Projekt wichtige Informationen zur Reproduzierbarkeit geben würde) und dieses Design anhand identifizierter aktiver Faktoren erweitern, um weitere Interaktionen und quadratische Effekte zu untersuchen.
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
