1. Qu’est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
L'inspiration de cette demande vient d'une question très courante et fondamentale en conception expérimentale à laquelle il est actuellement difficile de répondre de manière prospective dans JMP :« Combien d’échantillons dois-je collecter pour détecter une corrélation significative entre deux variables continues ? »
Actuellement, lors de la conception d'une expérience simple visant à tester la relation entre un facteur continu (par exemple, la température) et une réponse continue (par exemple, la force), les puissantes plateformes de plans d'expériences de JMP sont optimisées pour les facteurs catégoriels ou les modèles multifactoriels plus complexes. Les outils existants pour répondre à cette question sont soit peu intuitifs, soit conçus pour une analyse rétrospective :
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Modèle d'ajustement > Effet de levier :C'est un outil puissant pourrétrospectiveanalyse de puissance après la collecte des données. Elle ne convient paséventuelplanification avant qu'une expérience ne soit menée.
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DOE > Taille et puissance de l'échantillon :Bien que cette plateforme dispose de calculateurs pour divers scénarios, ils ne sont pas formulés de la manière dont un scientifique ou un ingénieur pose généralement la question.
Cela conduit les utilisateurs à s'appuyer sur des logiciels externes, comme G*Power, ou à simplement deviner la taille de l'échantillon, ce qui conduit souvent à des expériences soit sous-performantes (ne détectant pas d'effet réel), soit surperformantes (perte de temps et de ressources). Les paramètres d'application suivants de G*Power sont importants :
- Famille de tests : tests F
- Test statistique : régression multiple linéaire
- Type d'analyse de puissance : A priori
Exemple de cas d’utilisation :Je veux concevoir une expérience pour voir si<SPAN class="selected">concentration du catalyseur</SPAN>affecte<SPAN class="selected">rendement du produit</SPAN>Avant de lancer l'expérience, je dois déterminer le nombre d'échantillons à collecter. Je veux être sûr à 90 % (puissance) de pouvoir détecter une relation si la corrélation réelle représente au moins 15 % de la variation (un R² de 0,15). Je dispose également d'une estimation du bruit de processus (RMSE) à partir des données historiques. Actuellement, il n'existe pas de plateforme interactive et simple dans JMP pour m'aider à déterminer la taille d'échantillon requise pour ce scénario simple.
2. Quelle est l’amélioration que vous aimeriez voir ?
Je propose la création d'unprofileur interactif de taille d'échantillonspécifiquement pour la conception d'une expérience avec un facteur et une réponse continus uniques. Il pourrait s'agir d'une nouvelle personnalité au sein du<SPAN class="selected">DOE > Taille et puissance de l'échantillon</SPAN>plate-forme.
Le profileur serait visuellement intuitif et fonctionnerait de manière similaire aux autres profileurs dans JMP.
Caractéristiques principales :
Maquette de la fonctionnalité proposée :
Cette interface permettrait à l'utilisateur de visualiser instantanément les compromis. Par exemple, il pourrait constater comment un R² plus faible ou un bruit de processus plus élevé augmenterait considérablement la taille de l'échantillon requis, et ce, avant même d'engager des ressources dans l'expérience.
3. Pourquoi cette idée est-elle importante ?
La mise en œuvre de cette idée apporterait une valeur significative en :
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Combler une lacune critique :Il répond à l'une des questions les plus courantes en matière de conception expérimentale, actuellement mal prise en charge par les outils prospectifs de JMP. Il éviterait aux utilisateurs de devoir quitter l'écosystème JMP pour des outils externes.
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Promouvoir les bonnes pratiques statistiques :Il rend la détermination de la puissance et de la taille de l'échantillon accessible et intuitive, encourageant les utilisateurs à planifier correctement leurs expériences. Cela conduit à une science et une ingénierie plus performantes et plus efficaces, permettant d'économiser de l'argent et des ressources en évitant les études sous-alimentées ou suralimentées.
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Facilité d'utilisation :Il présente le problème dans le langage utilisé par les scientifiques et les ingénieurs (<SPAN class="selected">R²</SPAN>, <SPAN class="selected">RMSE</SPAN>), réduisant ainsi les obstacles à la conception expérimentale robuste. C'est un outil indispensable pour quiconque effectue des caractérisations ou des validations de procédés, même basiques.
