Hilfe für eine Art verschachteltes DesignHallo!
JMP-Neuling hier.
Ich arbeite an einem Projekt, bei dem ich eine Art verschachteltes DOE-Design für einige zu testende Variablen entwickeln muss. Ich arbeite in der Proteomik-Branche und muss ein Effektmodell für häufige medizintechnische Fehler erstellen. Wir führen unsere Proben in Chargen zu je 96 Stück durch. Einige Variablen muss ich auf Einzelprobenebene testen (z. B. unterschiedliche Reagenzienfüllstände für die jeweilige Probe), andere auf Chargenebene (z. B. Temperaturschwankungen für die jeweilige Charge).
Weiß jemand, wie ich so etwas in JMP einrichten kann?
Vielen Dank für jede Hilfe oder Ressource!
VersuchsplanungBetreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignHallo @PowerJackal4255 ,
Willkommen in der Community!
Ich denke, ein Split-Plot -Design könnte für Ihre Anforderungen relevant sein. Split-Plot-Designs sind Designs, bei denen die Randomisierung aufgrund von „ schwer veränderbaren “ Faktoren eingeschränkt ist. Diese Faktoren werden nicht zwischen den einzelnen Durchläufen zufällig zurückgesetzt, sondern von „gesamtem Plot“ zu „gesamtem Plot“ geändert.
In Ihrem Fall sind Faktoren, die auf der Ebene einzelner Proben getestet werden, „leicht zu ändern“, da ihre Werte ohne Einschränkung nach dem Zufallsprinzip zurückgesetzt und geändert werden können. Faktoren, die auf Batch-Ebene getestet werden, sind „schwer zu ändern“, da ihre Werte nur bei jedem neuen Batch von 96 Läufen zurückgesetzt werden.
So können Sie diese Art von Design mit der benutzerdefinierten Designplattform erstellen (hier ein einfaches Beispiel, inspiriert von Ihrem Anwendungsfall):
- Definieren Sie Ihre Faktoren und klicken Sie neben jedem Faktor auf „Änderungen“, um seine Zufallsverteilung zu ändern (je nachdem, ob er auf Batch- (schwer) oder Einzelebene (einfach) angewendet wird):
Beachten Sie, dass Sie mehrere schwer veränderbare Faktoren haben können. Wenn Sie mehrere haben, haben Sie die Möglichkeit, diese unabhängig von der gesamten Handlung zu der gesamten Handlung variieren zu lassen oder nicht.
- Anschließend können Sie beliebige Einschränkungen hinzufügen und das angenommene Modell angeben, das Sie anpassen möchten. Außerdem können Sie die Anzahl der gesamten Diagramme (= Anzahl der Batches in Ihrem Beispiel) sowie die Gesamtzahl der Läufe bestimmen. Da Ihre Proben in diesem Beispiel in Batches von 96 ausgeführt werden, habe ich 4 Batches (ganze Diagramme) mit je 96 Proben definiert und somit 384 als meine Gesamtzahl der Läufe festgelegt:
- Klicken Sie auf "Design erstellen", um Ihr Design zu erstellen. Sie können überprüfen, ob Ihr Design nur einen Wert für den schwer veränderbaren Faktor für jedes gesamte Diagramm zulässt:
Sie können hier die Dokumentation lesen, um zu erfahren, wie Sie ein solches Design erstellen und analysieren: Split-Plot-Experiment
Einige weitere hilfreiche Ressourcen:
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignAus Ihrer allzu einfachen Beschreibung der Situation lässt sich das nur schwer ableiten. Tatsächlich klingt es eher nach einer Studie mit verschachtelten Stichproben als nach einer DOE. Wenn Sie jedoch Faktoren haben, die beispielsweise je nach anderen Faktoren auf unterschiedlichen Ebenen liegen, handelt es sich tatsächlich um eine verschachtelte Situation. Der Schlüssel zum Umgang mit verschachtelten Variablen liegt weniger in der Einrichtung als vielmehr in der Analyse beim Schreiben des Modells.
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignKönnen Sie Ressourcen bereitstellen, die eine Studie mit verschachtelter Stichprobennahme beschreiben?
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignWie erstelle ich das von Ihnen gezeigte Diagramm, um zu überprüfen, ob es pro Diagramm nur einen schwer zu ändernden Wert gibt? Vielen Dank für Ihre Antwort!
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignHallo @PowerJackal4255 ,
Es gibt möglicherweise mehrere Möglichkeiten, die Struktur Ihres Split-Plot-Designs darzustellen.
In dem in meiner vorherigen Antwort gezeigten konkreten Beispiel habe ich Diagrammerstellung verwendet und:
- Platzieren Sie einen der "Leicht zu ändernden" Faktoren (hier Katalysator) als X-Variable
- Platzieren Sie den anderen "Leicht zu ändernden" Faktor (hier Reagant (%)) als Y-Variable
- Platzieren Sie „Whole Plots“ in der Zone „Wrap“ (um die Verteilung der Faktoren für jede Platte anzuzeigen).
- Platzieren Sie den Faktor „Schwer zu ändern“ (hier Temperatur) in der Zone „Farbe“.
Dies ermöglicht es zu zeigen, dass die Temperatur innerhalb eines gesamten Diagramms nicht geändert werden kann (aufgrund der Einschränkung der Randomisierung dieses „schwer veränderbaren“ Faktors), aber zwischen ganzen Diagrammen. Ich bin sicher, dass es andere clevere Möglichkeiten gibt, diese Split-Plot-Designstruktur darzustellen.
Am besten wäre es, eine Art Baumdiagramm zu verwenden, um die Temperatur/Gesamtdiagramm-Assoziation darzustellen, gefolgt von einer vollständigen Randomisierung der beiden anderen Faktoren. Diese werden als Faktorbeziehungsdiagramme bezeichnet, und mir gefällt die Einführung, die Anthony Welsh in einem seiner Beiträge vorgeschlagen hat, sehr gut: Einführung in Szenario-Faktorbeziehungsdiagramme
Bezüglich verschachtelter Faktoren in DoE gibt es in der Community mehrere Diskussionen zu diesem Thema:
DOE für verschachtelte Faktoren
Verschachteltes DOE mit kontinuierlichen Faktoren?
Verwendung nicht zulässiger Kombinationen zum Entfernen eines Faktors aus dem DoE
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes Design@PowerJackal4255, bitte besuchen Sie uns am 23. zu unserem vierteljährlichen DOE Club und reichen Sie eine Frage ein, die live beantwortet wird. Wir würden uns freuen, Sie dort zu sehen. Hier ist der Link: DOE Club Q3 |
Betreff: Hilfe für eine Art verschachteltes DesignBeginnen Sie hier:
SANDERS, RD, LEITNAKER, MG, & SANDERS, D. (1994). DIE ANALYTISCHE UNTERSUCHUNG ZEITABHÄNGIGER VARIANZKOMPONENTEN.Qualitätstechnik, 7(2), 315–336. https://doi.org/10.1080/08982119408918786
