요소 중 하나를 바꾸기 어려울 때 가장 적합한 실험 설계는 무엇입니까?여러분, 안녕하세요,
저는 DoE에 비교적 초보입니다. 현재 8개의 연속 요인에 대한 스크리닝 설계를 실행할 계획인데, 그중 하나는 기술적 제약으로 인해 변경하기 어렵습니다.
처음에는 실행 순서를 정렬한 확정적 선별 설계(DSD)를 사용하는 것을 고려했습니다. 하지만 분할 플롯 구조가 필요한 경우에는 이 방법이 적합하지 않을 수 있다는 것을 깨달았습니다.
이러한 제약을 고려할 때, 최적의 (맞춤형) 설계가 더 적합할지, 그리고 분할형 구조에도 적합한지 궁금합니다. 이 맥락에서 추천해 주실 만한 다른 설계 유형이 있으신가요?
귀하의 통찰력에 미리 감사드립니다!
실험 설계Re: 요소 중 하나를 바꾸기 어려울 때 가장 적합한 실험 설계는 무엇입니까?귀하의 경우에는 맞춤형 디자인이 가장 적합합니다. 플랫폼의 빨간색 삼각형 메뉴에서 최적 기준을 별칭 최적(alias-optimal)으로 변경하여 이러한 스크리닝 상황을 더 효과적으로 해결할 수 있습니다.
Re: 요소 중 하나를 바꾸기 어려울 때 가장 적합한 실험 설계는 무엇입니까?귀하의 상황은 확실히 분할 플롯 상황(무작위화 제한)입니다. 전체 플롯 요인(변경하기 어려운 요인)의 영향을 감지하는 데는 정확도가 떨어지지만, 나머지 요인의 정확도는 높아집니다. 일반적으로 통계적 유의성을 확인하기 위해 반복 실험을 통해 전체 플롯 요인의 효과를 전체 플롯과 비교할 수 있도록 반복 실험하는 것이 좋습니다. 아이러니하게도, 반복 실험에는 전체 플롯 요인을 두 번 이상 변경해야 하므로 이는 어려운 과제입니다. 전체 플롯 요인의 효과를 플롯으로 표현하면 전체 플롯 요인의 실질적인 중요성에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 경우가 많습니다.
