こんにちは、
私は時間とリソースを節約するために DOE を計画しています。これは驚くことではありません。このトピックについてはあまり経験がありませんが、私が働いている組織内では OFAT ではなく DOE を推進したいと思います。これは一般的な考えでもあると思います。
この問題には、連続因子が 10 個、応答が 3 個あります。実験は、物理的に異なる場所にある 4 つのラボで実行できます。ラボ 1 には他の 3 つよりも多くのリソースがあるため、このラボでより多くの実験を実行することが優先されます。各実行には 1 日かかります。
私の理論的なアイデアは、実験を以下のように構成することでした。
- カスタムデザイン – 「エイリアス」最適性。実行回数を制御し、主効果のみをスキャンし、すべてをLab1で実行します。
- 1 からの拡張デザイン - 「D」最適性。すべての主効果と相互作用。明らかに実行回数が増えるため、この試みではすべてのラボを利用します。下の表は、デザインがどのようになるかを示しています。拡張デザインは L1 のブロックを作成し、ラボは L2 のブロックになります。レベル L1: ブロック B1 - カスタム「エイリアス」デザイン、B2 - 拡張デザイン、L2 - B1/Lab1、B2-B4 - その他のラボ。
繰り返しになりますが、アイデアとしては、他のラボが作業負荷を軽減しながら、ほとんどの実験をラボ 1 で実行することです。
質問:
- JMP の拡張設計で追加の実行をブロックするオプションが見つかりませんでした。これは統計的に有効なアプローチではないのでしょうか? それとも GUI 経由では利用できないものの、カスタム コード化は可能でしょうか?
- 代替案としては、2 つの別々の DOE を実行し、1 つは有効効果をスクリーニングし、もう 1 つは主な効果と相互作用をテストすることです。この方法では、明らかに実行回数が増え、正当化が難しくなります。多くの情報が不足しているため、推奨事項を示すのが難しいことは理解していますが、他に「コストに優しい」 DOE アプローチはありますか?
助けてくれてありがとう。
こんにちはベルーガ 、
コミュニティへようこそ！
オプション/ソリューションを検討する前に、私からいくつか質問とコメントがあります。
- 最初の DoE ではどれくらいの実行が計画されていますか?
各実行には 1 日かかるため、週ごとに起こり得る変動を評価できるように、この最初の段階でブロッキングも使用します。
- 最初の DoE の実行がラボ 1 にのみ共有されるのはなぜですか?
Lab1 で最初のスクリーニング実験のみを実行すると、一部のアクティブな効果が失われ、ラボの変動が考慮および推定されない可能性があるため、スクリーニング段階ではブロッキングを使用してラボ間で実行を分散します。
- 最初の DoE で Alias 最適性基準を選択するのはなぜですか?
主な効果をスクリーニングして特定することが目的であれば、カスタム設計プラットフォームでスクリーニング設計を構築する場合に推奨される最適基準である A- (または D-) 最適基準を試してください。また、 デザイン エクスプローラーを使用して、複数の設計を並行して試して比較し (実行サイズ、最適基準、反復などが異なる)、最も効果的/適応性の高い設計を選択することもできます。
ご質問に関して：
- 「拡張設計部分」用に別のブロッキングを作成することもできますが、これは簡単ではありません。
まず、拡張デザインを作成し、 「サブセット データ テーブルの作成」を使用して、新しい実行のみを含む新しいテーブルを作成します。
次に、サブセット テーブルで、カスタム デザイン プラットフォームを使用して共変量因子を選択し、デザインをインポートします。
次に、ラボの「因子」パネルでブロック因子を追加し、「選択したすべての共変量行を設計に含める」オプションをオンにして、「設計を作成」します。
新しい「拡張設計パーツ」にはブロッキング係数が追加されました (必要に応じて設計ロールを「ランダム ブロック」に変更できます)。元のスクリーニング設計テーブルとこの新しい拡張設計テーブルを組み合わせて、2 つのレベルのブロッキングを備えた最終的な予想設計を取得できます。
- ご指摘のとおり、2 つの別個の DoE を作成すると、必要な実行回数が増える可能性があり、スクリーニング フェーズで収集された情報を完全かつ効率的に活用して 2 番目の設計を作成することができなくなります。
あなたのオリジナルの設計アイデアは興味深いと思います。私なら、最初のスクリーニング段階ですべてのラボを使用し、ラボのブロッキング係数を作成します (これにより、プロジェクトの早い段階で再現性に関する重要な情報も得られるため)。そして、特定されたアクティブ要因に基づいてこの設計を拡張し、さらなる相互作用と二次効果を探ります。
この回答がお役に立てば幸いです。
