1. Cosa ti ha ispirato a richiedere questa lista dei desideri?
L'ispirazione per questa richiesta nasce da una domanda molto comune e fondamentale nella progettazione sperimentale, a cui attualmente è difficile rispondere in modo prospettico in JMP:"Quanti campioni devo raccogliere per rilevare una correlazione significativa tra due variabili continue?"
Attualmente, quando si progetta un semplice esperimento per testare la relazione tra un fattore continuo (ad esempio, la temperatura) e una risposta continua (ad esempio, la forza), le potenti piattaforme DOE di JMP sono ottimizzate per fattori categoriali o modelli multifattoriali più complessi. Gli strumenti esistenti per rispondere a questa domanda non sono intuitivi o progettati per l'analisi retrospettiva:
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Modello di adattamento > Effetto leva:Questo è uno strumento potente perretrospettivaanalisi della potenza dopo la raccolta dei dati. Non è adatto perprospetticopianificazione prima di eseguire un esperimento.
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DOE > Dimensione e potenza del campione:Sebbene questa piattaforma disponga di calcolatori per vari scenari, questi non sono formulati nel modo in cui uno scienziato o un ingegnere solitamente pone la domanda.
Ciò porta gli utenti ad affidarsi a software esterni, come G*Power , o semplicemente a indovinare la dimensione del campione, spesso dando luogo a esperimenti sottodimensionati (che non riescono a rilevare un effetto reale) o sovradimensionati (che comportano uno spreco di tempo e risorse). Un esempio in G*Power sono le seguenti impostazioni:
- Famiglia di test: test F
- Test statistico: Regressione multipla lineare: Modello fisso, deviazione R^2 da zero
- Tipo di analisi di potenza: A priori: calcola la dimensione del campione richiesta dati alfa, potenza e dimensione dell'effetto
Esempio di caso d'uso:Voglio progettare un esperimento per vedere se<SPAN class="selected">concentrazione del catalizzatore</SPAN>colpisce<SPAN class="selected">resa del prodotto</SPAN>Prima di eseguire l'esperimento, devo sapere quanti campioni raccogliere. Voglio essere sicuro al 90% (potenza) di poter rilevare una relazione se la vera correlazione rappresenta almeno il 15% della variazione (un R² di 0,15). Ho anche una stima del rumore di processo (RMSE) dai dati storici. Al momento, non esiste una piattaforma interattiva e intuitiva in JMP che mi aiuti a determinare la dimensione del campione richiesta per questo semplice scenario.
2. Quale miglioramento vorresti vedere?
Propongo la creazione di unprofiler interattivo delle dimensioni del campionespecificamente per progettare un esperimento con un singolo fattore continuo e una singola risposta continua. Questa potrebbe essere una nuova personalità all'interno del<SPAN class="selected">DOE > Dimensione del campione e potenza</SPAN>piattaforma.
Il profiler sarebbe visivamente intuitivo e funzionerebbe in modo simile agli altri profiler in JMP.
Caratteristiche principali:
Bozza della funzionalità proposta:
Questa interfaccia consentirebbe all'utente di visualizzare immediatamente i compromessi. Ad esempio, potrebbe vedere come un R² inferiore o un rumore di processo più elevato aumenterebbero drasticamente la dimensione del campione richiesta, il tutto prima di impegnare risorse nell'esperimento.
3. Perché questa idea è importante?
L'implementazione di questa idea apporterebbe un valore significativo in quanto:
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Colmare un divario critico:Risponde a una delle domande più comuni sulla progettazione sperimentale, attualmente poco trattata dagli strumenti futuri di JMP. Eviterebbe agli utenti di dover abbandonare l'ecosistema JMP per ricorrere a strumenti esterni.
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Promuovere le buone pratiche statistiche:Rende la determinazione della potenza e della dimensione del campione accessibile e intuitiva, incoraggiando gli utenti a pianificare correttamente gli esperimenti. Questo porta a una scienza e a un'ingegneria migliori e più efficienti, risparmiando denaro e risorse ed evitando studi sottodimensionati o sovradimensionati.
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Miglioramento del valore dello "strumento di pensiero" di JMP:JMP eccelle come strumento interattivo per l'esplorazione statistica. Questo profiler si adatta perfettamente a questa filosofia, consentendo agli utenti di esplorare scenari ipotetici per il loro progetto sperimentale in modo visivo, anziché limitarsi a inserire numeri in una calcolatrice statica.
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Facilità d'uso:Inquadra il problema nel linguaggio che usano scienziati e ingegneri (<SPAN class="selected">R²</SPAN>, <SPAN class="selected">RMSE</SPAN>), riducendo la barriera d'ingresso per una progettazione sperimentale robusta. È un must per chiunque si occupi anche di caratterizzazione o convalida di processi di base.
