確認結果: 混合設計をやり直すか、新しいものを作成しますか?JMPコミュニティの皆様、こんにちは。
私は、MeOH + ACN + UPW = 0.6、および MeOH + ACN ≤ 0.3 という制約条件付きで、次の混合設計を実施しました。
結果を確認するためにこの混合設計を繰り返す方が良いでしょうか、それとも検証用に新しい混合設計を作成する方が良いでしょうか?
どうもありがとう！
キンバリー
混合設計の詳細:
バージョン: Jmp Pro 18
実験計画法Re: 確認結果: 混合設計をやり直すか、新しいものを作成しますか?こんにちは@K_JMP 、
あなたの質問を完全に理解できているか分かりません。
すでに設計を実行しましたか？結果の信頼性はどの程度ですか？モデルの精度はどの程度ですか？説明にない因子については、範囲が制限されている可能性があります。MeOHとACNについて言及されている因子のみを使用した場合、設計空間が若干異なります。
スクリーンショットに基づくと、MeOH ≥ 0.1 および ACN ≤ 0.15 が機能しているようです。
何を検証しますか: 最適値かモデルか?
これらのアイデアがお役に立てば幸いです。
Re: 確認結果: 混合設計をやり直すか、新しいものを作成しますか?Victorさんの意見に同意します。何を尋ねているのかよく分かりません。もし既に混合計画が正しい計画だと判断して完了している場合は、混合応答曲面に基づいて最適な空間を選択し、プロセスを実行してください（混合計画は通常最適化計画であるため、モデル化したい因子が既に決定されていることを意味します）。
Re: 確認結果: 混合設計をやり直すか、新しいものを作成しますか?こんにちは、 ビクターGと@スタットマン
ご回答ありがとうございます！私のメッセージが分かりにくかったことをお詫び申し上げます。
まず、追加の背景情報をいくつか提供しましょう。
- 他にもいくつかの範囲を実際に含めました:
- MeOH 0.1～0.3
- ACNは0～0.15
- UPW 0.3～0.5
- また、混合物の合計はMeOH + ACN + UPW = 0.6と設定しました。
- 設計には、コンポーネント間の影響関係を捉えるための 2 次相互作用と 1 つの 3 次相互作用 (MeOH × ACN × UPW) が含まれています。
- これは I 最適設計であり、3 つの中心点も含まれ、合計 12 回の実行が行われます。
私が実際にやりたいのは、結果を確認すること（含まれているポイントの結果が信頼できることを確認するため）と、空間をもう少し探索することです（設計空間のポイントが限られているため、いくつかの傾向を見逃しているのではないかと心配しているため）。最終的には、許容できる最適値を選択したことを確信したいだけです（複数の応答を評価して組み合わせ、最終的な比率を決定する必要があるため）。
あなた方の両方の意見に基づいて、私は次のことを考えました:
- 最近、この計画を12回実行しました（結果はブロック1として実装できます）。そして、現在の計画を再度2回実行し、実験間の変動を考慮するために、新しい実行を別々のブロックに割り当てる予定です。これにより、系統的効果を評価し、結果の標準偏差を下げることができます。したがって、「拡張計画」オプションを使用すると、実行回数は36回になります。
- さらに、追加の設計空間を探索し、非線形傾向を発見する可能性を探るため、シェッフェ立方点を追加して設計を再度拡張することを検討しています。ビクターGが指摘したように、これらは検証ポイントとして機能する可能性があります。例えば、これにより44回の試行が可能になり、追加ポイントは赤で強調表示されます。
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残る疑問/懸念:
2回目の拡張ステップ（つまり、シェッフェ立方点の追加）を実行すると、予測分散の数が明らかに増加し（0.57）、設計空間の割合のプロットも増加します（以下を参照）。これが増加するのは理にかなっているのですが、これが私の目的にとって最も賢明な方法であるかどうか、確信が持てません。
前もって感謝します！
敬具
キンバリー
Re: 確認結果: 混合設計をやり直すか、新しいものを作成しますか?こんにちは、キンバリーさん。
最後のコメント/質問についてはよく分かりません:
@K_JMPは次のように書きました:
残る疑問/懸念:
2回目の拡張ステップ（つまり、シェッフェ立方点の追加）を実行すると、予測分散の数が明らかに増加し（0.57）、設計空間の割合のプロットも増加します（以下を参照）。これが増加するのは理にかなっているのですが、これが私の目的にとって最も賢明な方法であるかどうか、確信が持てません。
計画比較プラットフォームを使用して、予測分散プロファイルと設計空間割合プロットが同じ仮定モデルに基づいて計算されていることを確認してください。各計画の「 計画評価」スクリプトでこれらの情報を比較した場合、元の計画と複製された計画は同じ仮定モデルを使用していますが、拡張された計画ではScheffe 3次項が追加されているため、同じモデルではないため、比較結果が異なります。
3 つのデザインでデザイン比較プラットフォームを使用すると、同じ想定モデルでデザインの比較が実行され、比較結果は完全に論理的になります。
オリジナルの I-最適設計から複製設計への予測分散の大幅な減少、および複製設計から拡張設計への予測分散のさらなる減少がはっきりと確認できます。これは完全に理にかなっています。大きな減少はまず複製によるもので、次に最初の初期モデルをより適切にサポートして検証するためのポイントの追加によるものです。
この回答がお役に立てれば幸いです。
