Hola,
Estoy planeando un DOE para ahorrar tiempo y recursos, lo cual no me sorprende. No tengo mucha experiencia en el tema, pero me gustaría impulsar un DOE en lugar de un OFAT dentro de la organización en la que trabajo; supongo que es una idea común.
En cuanto al problema, hay 10 factores continuos y 3 respuestas. Los experimentos pueden realizarse en 4 laboratorios con ubicaciones físicas diferentes. El laboratorio 1 tiene más recursos que los otros 3, por lo que se prefiere realizar más experimentos en este. Cada experimento dura un día.
Mi idea teórica fue organizar el experimento de la siguiente manera:
- Diseño personalizado: Optimización de alias. Controlar el número de ejecuciones, escanear solo los efectos principales y ejecutar todo en el Laboratorio 1.
- Diseño mejorado desde 1 – Optimización "D". Todos los efectos e interacciones principales. Obviamente, más ejecuciones, por lo que se intenta utilizar todos los laboratorios. La tabla a continuación muestra cómo se vería el diseño. El diseño mejorado crea bloques para el Nivel 1, y los laboratorios serían bloques para el Nivel 2. Nivel 1: Bloque B1 – Diseño de alias personalizado, B2 – Diseño mejorado; Nivel 2 – B1/Lab1, B2-B4 – otros laboratorios.
Nuevamente, la idea es ejecutar la mayoría de los experimentos en el Laboratorio 1 con otros laboratorios ayudando con la carga de trabajo.
Preguntas:
- No encontré la opción para bloquear ejecuciones adicionales en el diseño aumentado de JMP. ¿No es este un enfoque estadísticamente válido? ¿O no está disponible a través de la interfaz gráfica, pero aun así se puede personalizar?
- Una alternativa sería ejecutar dos ensayos de efecto de dosis (DOE) separados: uno para detectar efectos activos y otro para evaluar el efecto principal y sus interacciones. Esto, obviamente, requeriría más ejecuciones y es más difícil de justificar. Entiendo que falta mucha información, lo que dificulta dar recomendaciones, pero ¿existen otros enfoques de DOE que sean rentables?
Gracias por la ayuda.
Hola @beluga111 ,
¡Bienvenido a la comunidad!
Algunas preguntas y comentarios de mi parte antes de explorar las opciones/soluciones:
- ¿Cuántas ejecuciones están planeadas para el primer DoE?
Como cada ejecución dura 1 día, también utilizaría el bloqueo en esta primera etapa, para asegurarme de que puedes evaluar una posible variación de una semana a la otra.
- ¿Por qué las ejecuciones del primer DoE solo se comparten con el Laboratorio 1?
Yo usaría el bloqueo y distribuiría las ejecuciones entre los laboratorios en la etapa de selección, ya que es posible que se pierdan algunos efectos activos y no se tengan en cuenta ni se estime la variación de los laboratorios si solo se ejecutan los primeros experimentos de selección en Lab1.
- ¿Por qué elige un criterio de optimalidad Alias en el primer DoE?
Si su objetivo es cribar e identificar los efectos principales, le recomiendo probar el criterio de optimalidad A (o D), que es el criterio de optimalidad recomendado si crea su diseño de cribado con la plataforma de diseño personalizado. También puede usar el Explorador de Diseño para comparar varios diseños en paralelo (con diferente tamaño de corrida, criterio de optimalidad, réplicas, etc.) y elegir el más efectivo o adaptado.
En relación a sus preguntas:
- Puedes crear otro bloqueo para la "parte de diseño aumentada", pero esto no es sencillo.
Primero, cree el diseño aumentado y cree una nueva tabla con las nuevas ejecuciones únicamente usando Crear una tabla de datos de subconjunto .
Luego, en la tabla de subconjuntos, utilice la plataforma de diseño personalizado y seleccione sus factores de covariables para importar su diseño:
Luego puede agregar un factor de bloqueo en el panel "Factores" para los laboratorios, marcar la opción "Incluir todas las filas de covariables seleccionadas en el diseño" y "Hacer diseño".
Su nueva "parte de diseño aumentada" ahora tiene un factor de bloqueo (puede cambiar su rol de diseño a "Bloque aleatorio" si es necesario), y puede combinar su tabla de diseño de detección original con esta nueva tabla de diseño aumentada para obtener el diseño final esperado con dos niveles de bloqueo.
- Como usted menciona, crear dos DoE separados podría aumentar la cantidad de ejecuciones requeridas y no podría aprovechar de manera completa y eficiente la información recopilada en la fase de selección para crear su segundo diseño.
Creo que su idea de diseño original es interesante. Simplemente, en la primera etapa de selección, utilizaría todos los laboratorios y crearía un factor de bloqueo para los laboratorios (ya que esto también le brindaría información importante sobre la reproducibilidad al principio de su proyecto) y aumentaría este diseño en factores activos identificados para explorar más interacciones y efectos cuadráticos.
Espero que esta respuesta te ayude.
