Philip Ramsey, 박사, North Haven Group 소유자
Maria Weese, PhD, 분석학 조교수, Farmer School of Business, Miami University
Douglas Montgomery, PhD, 산업공학 및 통계학 Regents 교수, 애리조나 주립 대학교
Jones와 Nachtsheim(2011)은 확정적 스크리닝 설계(DSD)라는 새로운 유형의 고효율 실험 설계를 도입했습니다. 설계의 높은 효율성과 양방향 상호 작용 및 2차 효과를 추정하는 능력 덕분에 이 설계는 실험자에게 매력적인 선택이 되었습니다. DSD가 산업, 특히 생명공학 분야에서 인기를 얻고 있지만, 지금까지 이러한 설계를 분석하는 가장 좋은 방법에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았습니다. 이번 강연에서는 DSD 실험 결과 분석에 대한 여러 가지 가능한 방법을 평가하기 위한 포괄적인 시뮬레이션 연구 결과에 대해 논의합니다. 시뮬레이션 시나리오는 실험 요인의 수와 활성 효과의 수, 즉 주, 2차 및 2차 상호 작용에 따라 다릅니다. 시뮬레이션은 세 가지 가능한 모델 선택 전략(AIC 또는 BIC가 선택 기준으로 사용됨)에 초점을 맞춥니다. 1. 전방 선택; 2. Dantzig 선택기; 3. 모든 하위 집합 회귀. 이 기술은 활성 효과를 감지하는 능력(진정한 활성 요소를 올바르게 식별하는 능력으로 정의됨)과 비활성 효과가 활성으로 식별되는 횟수(1종 오류) 및 예측 능력 측면에서 대조되고 비교됩니다. 또한 JMP Pro를 사용한 분석 화학(글리코프로파일링)의 사례 연구를 논의합니다. 여기서 DSD는 CCD와 병렬로 실행되었습니다. 논의는 두 설계가 활성 효과 측면에서 얼마나 잘 일치하는지에 초점을 맞추고 이러한 설계의 분석에 대한 권장 사항을 제공합니다. DSD와 함께 JMP Pro를 사용한 최적화에 대한 논의도 제공됩니다.
