エッグストラ！エッグストラ！新しくデザインされたeggperiment
Will you be boiling eggs this weekend? What's your best method? (Photo by Caroll Co)Will you be boiling eggs this weekend? What's your best method? (Photo by Caroll Co)Will you be boiling eggs this weekend? What's your best method? (Photo by Caroll Co)今週末に卵を沸かしますか。あなたの最善の方法は何ですか？（Caroll Coによる写真）
私が最後にイースターエッグを染めてから何年も経ちましたが、今年はそれを試してみることにしました。これは私が突然いくつかの卵を沸騰させる必要性を見つけたことを意味します。私がブログで書いた私のお気に入りの実験の1つはたまごそれで、その実験を再検討するのに最適な時期です。その実験は私たちが家庭で卵を激しく煮込む方法を変えました - それ以来私達は沸騰開始方法を使用しています。
私はから多くの提案（そしてさらにはオンライン計算機）を受け取った。前のeggperiment それで、今回は水の鍋に関連した調理要素でもっと遊んでみたかったです。以前は、卵を温水または冷水に入れるかどうかだけが変わりませんでした。変更しにくい要因で、今度はさらに詳しく調べます。
- 調理開始（ホット/コールド）
- 調理時間（10分、12分、14分）
- 塩（小さじ0、½小さじ、小さじ1）
- 酢（大さじ0、大さじ1/2、大さじ1）
各ポットには2杯の水があります。熱い調理開始のために、調理時間は卵が沸騰したお湯の中に置かれたときに始まります。冷間調理開始の場合、調理時間は卵が沸騰した後に熱から取り除かれるときに始まります。調理方法についてもっと読むことができます前のeggperiment その中のリンク。
私は2つの変更しやすい要素もあります。
結果だけに興味があるあなたのために、あなたは次回まで待たなければならないでしょう。私がどのように実験を計画したか知りたいのなら、読んでください…
デザイン設定
この実験には興味深い考察があります。第一に、私は私が興味を持っている変化しにくい要素の中に3つのレベルで2つの連続的な要素と共に3つの連続的な要素があります。カスタム要素に追加の効果を入力して連続要素の3つのレベルを達成することもできますが、プロット要素全体の設計が決定的なスクリーニングデザイン （DSD） DOE-> Definitive Screening Designの下にあるDefinitive Screening Designプラットフォームにこれら4つの要素を入力すると、DSDは次のようになります。
[No Blocks Required]オプションを選択した後、最終的に14-runデザインになります。
しかし、私はまだ変更しやすい要素を持っています。それを締めくくるには、私は24で卵子を持っていますが、これは14で割り切れません。
変更が困難な共変量
幸い、JMP 12では、変更が困難な共変量を含むデザインを作成する機能が追加されました。これは、全プロットファクタの設計をDSDに基づいたものにすることができることを意味します（ただし、同じサイズの全プロットを使用することはできません）。設計仕様に従って、変更しやすいファクタを割り当てます。
変化しにくい共変量？
14ランのDSDデータテーブルを開いた状態で、通常共変量を計算するのと同じ方法で設計を読み込みます。カスタムデザインを起動した後（DOE->カスタムデザイン）、[Add Factor]の下に[Covariate]があります。
変更が難しい4つの要素を選択して[OK]をクリックすると、それらは共変量として読み込まれます。残りの2つの要素は[要素の追加]で追加できます。私の因子表は次のようになります。
JMP 12から、私はそれらのうちの1つのための変更列の下のエントリーをクリックしてそして「硬い」を選ぶことによって共変量の役割を変えることができます。これにより、すべての共変量が自動的に変更困難に変わります。
モデル
全プロットファクタにDSDを使用する場合、それらの主な効果は、全プロットファクタの中で2次効果とのエイリアスが最小限であるべきであると私は安心しています。しかし、私は今考慮すべき2つの新しい要因があります。理想的には、主効果に対する2次効果のエイリアシングを減らすことができますが、アクティブな2次効果がいくつか検出される可能性もあります。3つの連続した全プロット係数、1つの全プロット係数と1つのサブプロット係数を含むすべての相互作用、およびサブプロット係数の相互作用について、2次効果をもつモデルを使用しました。これはフィッティング時に使用する最終モデルではありませんが、分析に関してはモデル選択に役立ちます。
デザインを作成するためにエイリアス最適性を選択しました（赤の三角形メニュー[最適性基準] - > [エイリアス最適設計]から）。ただし、D最適性でも同様の結果が得られました。これは私の主な効果が二次効果で最小限にエイリアスされることを確実にするのを助けるでしょう、そして私は起こるかもしれないどんな大きな二次効果も検出する合理的なチャンスを持っています。
全プロット数
私の全体的なランサイズは24ランに制限されていることを知っています。14個の全体プロットを使用することは、最初の卵子実験で使用した6個とはかけ離れていますが、全体プロットにはより多くの要因があります。私が最初に試したデザインでは、14個の全プロット（つまりフルDSD）を使用しました。私はそのデザインに非常に満足していました、しかし私が必要とする卵の鍋を減らすことは素晴らしいことです。私は異なる数の全プロットを試して、そして最終的に12に決めました。最大の違いは、2次効果に対する電力の損失ですが、2次効果が非常に大きい場合にのみ検出できると期待しています。私はまた鍋ごとに2つの卵で終わります、それは私が単一の卵と一緒に水の鍋を持っていないという心理的観点から好みます。DSDの優れた特性を持つものをまだ維持していますか？相関関係のカラーマップに基づいて、それは私の好みのために十分に近いものでした。
次回
結果に注意してください、しかし私はあなたがどのようにあなたの卵を激しく沸騰させるかを聞きたいと思います - 私は今回何を見逃しましたか？読んでくれてありがとう！
日時：エッグストラ！エッグストラ！新しくデザインされたeggperimentタイムリーな投稿！私は今週卵を沸騰させます。私は先週冷蔵庫の中に少し座るために1ダースを買いました。
