DOE 설계 평가 방법안녕하세요 여러분,
저는 다음과 같은 요소를 갖춘 DOE 작업을 하고 있습니다.
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4개 수준의 범주형 변수 1개
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2개의 연속 변수
실험을 실행하기 전에, 다음 사항을 확인하기 위해 설계를 평가하는 방법을 알고 싶습니다.
또한, 각 실험을 반복해서 진행할 계획이기 때문에 최소한의 실행 횟수만 하고 싶지 않습니다. 설계의 적절성을 평가하는 방법이나 사용할 도구 및 지표에 대한 조언을 주시면 정말 감사하겠습니다!
실험 설계Re: DOE 설계 평가 방법안녕하세요, 마크님. 답변 감사합니다. 아쉽게도 이 가이드를 이전에도 참고했지만 질문에 대한 답변을 받지 못했습니다. 구체적으로, 제 설계가 반응에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 찾을 수 있는지, 그리고 이러한 변수의 어느 수준에서 그 영향을 극대화할 수 있는지 어떻게 평가할 수 있는지 알고 싶습니다. 또한, 최소한의 런(run) 횟수 로 이를 평가하고 싶습니다. 이를 위해 두 가지 설계와 앨리어싱 행렬을 사용했지만, 런 횟수가 12개인 설계에서 이러한 결과가 가능한지 알 수 없습니다.
게다가 저는 반응에 노이즈가 있다는 것도 모르고, 요인 수준을 바꾸면 반응이 얼마나 바뀌는지도 모릅니다.
다시 한번 감사드립니다
Re: DOE 설계 평가 방법초기 소규모 설계에서는 두 요인 간 상호작용을 일부 포함하는 1차 모형을 추정합니다. 실행 횟수가 적기 때문에 추정치 간 상관관계를 감소시키거나 제거할 수 있는 요인 수준 조합을 사용할 수 없습니다(별칭 행렬). 실행 횟수가 많을수록 더 많은 조합을 사용할 수 있고 유의미한 효과에 대한 검정력이 향상됩니다.
두 번째, 더 큰 설계는 X2와 X3의 변화에 따른 반응의 곡률도 추정하는데, 이는 첫 번째 설계에 제안된 모델과는 다른 모델입니다. 또한, 실행 횟수가 많기 때문에 모수 추정치의 상관관계를 제거하기 위한 조합을 구성할 수 있었습니다. 이는 유의성 검정의 검정력을 극대화합니다.
이러한 요인들의 반응 표준 편차나 효과를 사전에 알지 못한다면, 초기 설계를 실행하고 가능한 부분을 파악한 후, 필요한 경우 DOE > 설계 증강을 사용하여 새로운 실행으로 설계를 보완할 수 있습니다. 초기 실험은 실패할 수 없으며, 오히려 실망스러울 수 있습니다. 실망스러운 경우, 처음부터 다시 시작하거나 중단하지 않고도 개선할 수 있습니다.
Re: DOE 설계 평가 방법@Mark_Bailey 님 이 기여하신 모든 것에 동의합니다. 제가 덧붙일 말은 측정 시스템 노이즈도 무시해서는 안 된다는 것입니다. 이는 미지수 응답 표준 편차에도 내재되어 있습니다. 따라서 해당 지식이 부족하므로, 소규모 설계와 굵은 레벨(scale)을 선택하고 거기서부터 배우는 것이 좋습니다. 그리고 Mark 님이 제안하신 것처럼, 당면한 실질적인 문제를 해결하지 못했다면 보완하는 것이 좋습니다.
