Comment évaluer la conception du DOESalut tout le monde,
Je travaille sur un DOE avec les facteurs suivants :
Avant de réaliser les expériences, je souhaite savoir comment évaluer ma conception pour m’assurer que je peux :
De plus, je ne souhaite pas me limiter au nombre minimal d'essais, car je prévois de reproduire chaque expérience. Tout conseil sur la manière d'évaluer l'adéquation du plan ou toute recommandation d'outils et de mesures à utiliser serait grandement apprécié !
Plan d'expériencesObjet : Comment évaluer la conception du DOEBonjour Mark, merci pour votre réponse. Malheureusement, j'ai déjà consulté ce guide, mais je n'ai pas encore trouvé de réponse à ma question. Plus précisément, je voudrais savoir comment évaluer si mon plan permet de trouver les variables ayant la plus grande influence sur la réponse et quels niveaux de ces variables permettent de maximiser cette influence . De plus, je souhaite le faire avec un nombre minimal d'exécutions . Pour ce faire, j'ai deux plans avec leur matrice d'aliasing, mais je ne parviens pas à déterminer si le plan à 12 exécutions le permet :
De plus, je n'ai aucune idée du bruit dans la réponse ni de la mesure dans laquelle la modification des niveaux de facteurs pourrait modifier la réponse.
Merci encore
Objet : Comment évaluer la conception du DOELe plan initial, plus petit, estimera le modèle de premier ordre avec des interactions à deux facteurs. Le faible nombre d'exécutions ne permet pas certaines combinaisons de niveaux de facteurs qui réduiraient ou élimineraient la corrélation entre les estimations (matrice d'alias). Un plus grand nombre d'exécutions permettrait davantage de combinaisons et augmenterait la puissance des tests de significativité.
Le deuxième modèle, plus vaste, estimera également la courbure en réponse aux variations de X2 et X3, un modèle différent de celui proposé pour le premier modèle. Le grand nombre d'essais a également permis de former des combinaisons pour éliminer la corrélation des estimations des paramètres. Cela maximise la puissance des tests de signification.
Étant donné que vous ne connaissez pas a priori l'écart type de réponse ni l'effet de ces facteurs, vous pouvez exécuter une conception initiale, en tirer des enseignements et, si nécessaire, l'améliorer avec de nouvelles exécutions en utilisant « DOE > Augmenter la conception ». Votre expérience initiale ne peut pas échouer, elle ne peut que vous décevoir. Dans ce cas, vous pouvez l'améliorer sans tout recommencer ni abandonner.
Objet : Comment évaluer la conception du DOEJe soutiens tout ce qu'a apporté @Mark_Bailey . La seule chose que j'ajouterais est de ne pas sous-estimer le bruit du système de mesure… il est également inhérent à l'écart type de réponse inconnu. Donc, faute de connaissances, j'opterais pour une conception réduite, des niveaux audacieux… et j'en tirerais des leçons. Et comme le suggère Mark… augmentez si vous n'avez pas résolu le problème pratique en question.
