Nella pratica, spesso le cose vanno male, anche con un disegno sperimentale (DOE) ben pianificato. Gli operatori potrebbero commettere errori o gli strumenti potrebbero non collaborare. In campo biologico, gli esperimenti possono essere costosi, anche su piccola scala. Cosa succede se qualcosa va storto nell'esecuzione di un esperimento già costoso? È possibile ripristinare il DOE non appena si discosta dal piano senza sprecare alcuna esecuzione completata? Condividiamo due esempi di utilizzo della piattaforma JMP DOE per pianificare, valutare e modificare i disegni sperimentali in campo biologico.
Nell'Esempio 1, abbiamo pianificato un progetto I-ottimale con cinque fattori continui e un fattore di blocco che rappresenta due strumenti. Durante l'esecuzione, l'operatore ha deviato dall'ID strumento pianificato e si è reso conto dell'errore dopo aver completato un terzo delle esecuzioni. Per salvare il progetto, abbiamo riassegnato gli ID blocco per le esecuzioni rimanenti ai due strumenti in un ordine che ha raggiunto proprietà di progetto comparabili a quelle originali.
Nell'Esempio 2, avevamo pianificato un design split-plot A-ottimale, ma gli scienziati si sono resi conto che lo strumento non poteva tollerare le impostazioni di alta pressione all'inizio della seconda analisi whole-plot. A causa delle risorse limitate, abbiamo dato priorità al salvataggio delle analisi completate. Poiché non è semplice migliorare un design split-plot, abbiamo proceduto con un design modificato che incorporava le analisi completate, con conseguenti proprietà di progettazione meno desiderabili, come riconosciuto dal team.
Questi esempi illustrano come possiamo adattare e salvare i DOE in risposta alle sfide, sottolineando l'importanza della flessibilità nella progettazione sperimentale.
