일종의 중첩 디자인에 대한 도움말안녕하세요!
저는 JMP 초보자입니다.
저는 테스트하려는 몇 가지 변수에 대한 중첩된 DOE 설계를 개발해야 하는 프로젝트를 진행하고 있습니다. 저는 프로테오믹스 업계에 종사하고 있으며, 일반적인 의료 기술자 오류에 대한 영향 모델을 실행해야 합니다. 저희는 샘플을 96개 배치로 처리합니다. 개별 샘플 수준에서 테스트해야 할 변수(예: 해당 샘플의 시약 농도 차이)와 배치 수준에서 테스트해야 할 변수(예: 이 배치의 온도 변동)가 있습니다.
JMP에서 이런 종류의 기능을 설정하는 방법을 아는 사람이 있나요?
도움이나 자료를 제공해 주셔서 감사합니다!
실험 설계Re: 중첩 디자인에 대한 도움말안녕하세요 @파워잭칼4255 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
분할 플롯 설계가 귀하의 필요에 적합할 수 있다고 생각합니다. 분할 플롯 설계는 " 변경하기 어려운 " 요소가 존재하기 때문에 무작위성이 제한되는 설계입니다. 이러한 요소는 각 실행 사이에 무작위로 재설정되는 것이 아니라 "전체 플롯"에서 "전체 플롯"으로 변경됩니다.
귀하의 상황에서는 개별 표본 수준에서 테스트된 요인은 수준을 제한 없이 무작위로 재설정하고 변경할 수 있으므로 "변경하기 쉬운" 요인이 됩니다. 배치 수준에서 테스트된 요인은 96회 실행의 새로운 배치마다 수준이 재설정되므로 "변경하기 어려운" 요인이 됩니다.
다음은 사용자 정의 디자인 플랫폼을 사용하여 이러한 유형의 디자인을 만드는 방법입니다(여기에는 귀하의 사용 사례에서 영감을 얻은 간단한 예가 있습니다):
- 요소를 정의하고 각 요소 옆에 있는 "변경"을 클릭하여 무작위성을 변경합니다(배치(어려움) 또는 개별(쉬움) 수준에 적용되는지에 따라 다름):
변경하기 어려운 요소가 여러 개 있을 수 있다는 점에 유의하세요. 여러 개가 있는 경우, 전체 플롯에 따라 독립적으로 변경하거나 변경하지 않을 수 있습니다.
- 그런 다음 제약 조건을 추가하고, 적합하려는 가정 모델을 지정하고, 전체 플롯 수(예시에서는 배치 수)와 총 실행 횟수를 결정할 수 있습니다. 이 예시에서는 샘플이 96개 배치로 실행되므로, 96개 샘플로 구성된 4개의 배치(전체 플롯)를 정의하고, 총 실행 횟수를 384로 정의했습니다.
- "디자인 만들기"를 클릭하여 디자인을 만드세요. 각 플롯 전체에 대해 변경하기 어려운 요소에 대해 하나의 값만 사용할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
이러한 설계를 생성하고 분석하는 방법에 대한 설명서는 여기에서 읽을 수 있습니다: 분할 플롯 실험
도움이 될 수 있는 다른 자료:
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말상황을 너무 단순하게 설명하셔서는 정확히 구분하기 어렵습니다. 사실, 중첩 표본 조사와 실험계획법(DOE)의 차이처럼 들립니다. 하지만 다른 요인에 따라 수준이 달라지는 요인이 있다면, 이는 실제로 중첩된 상황입니다. 중첩된 변수를 처리하는 핵심은 모델 작성 시 설정보다는 분석에 있습니다.
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말중첩 표본 추출 연구를 설명하는 자료를 제공해 주실 수 있나요?
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말플롯당 변경하기 어려운 값이 하나만 있는지 확인하는 그래프를 어떻게 생성해야 할까요? 답변 감사합니다!
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말안녕하세요 @파워잭칼4255 ,
분할 플롯 디자인의 구조를 보여주는 방법은 여러 가지가 있을 수 있습니다.
이전 답변에서 보여준 구체적인 예에서 저는 Graph Builder를 사용했습니다.
- "변경하기 쉬운" 요소 중 하나(여기서는 Catalyst)를 X 변수로 배치합니다.
- 다른 "변경하기 쉬운" 요소(여기서는 시약(%))를 Y 변수로 배치합니다.
- "Wrap" 영역에 "Whole Plots"를 배치합니다(각 플레이트의 요인 재분배를 표시하기 위해)
- "변경하기 어려운" 요소(여기서는 온도)를 "색상" 영역에 배치합니다.
이를 통해 전체 플롯 내에서는 온도를 변경할 수 없지만(이 "변경하기 어려운" 요소의 무작위성 제한으로 인해), 전체 플롯 간에는 변경할 수 있음을 보여줄 수 있습니다. 이 분할 플롯 설계 구조를 보여주는 다른 좋은 방법들이 있을 것으로 확신합니다.
가장 좋은 방법은 일종의 트리 플롯을 사용하여 온도/전체 플롯 연관성을 표시한 후, 나머지 두 요인의 완전한 무작위화를 적용하는 것입니다. 이를 요인 관계 다이어그램이라고 하는데, 저는 Anthony Welsh가 자신의 게시물 중 하나에서 제안한 소개 부분, "intro-scenario-to-factor-relationship-diagrams"가 정말 마음에 듭니다.
DoE의 중첩된 요소와 관련하여 커뮤니티에서 이 주제에 대한 여러 토론이 진행 중입니다.
중첩 요인에 대한 DOE
연속적 요인이 포함된 중첩된 DOE?
허용되지 않는 조합을 사용하여 DoE에서 요인 제거
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말@파워잭칼4255 23일 분기별 DOE 클럽에 참여하시고, 질문을 제출하시면 실시간으로 답변해 드리겠습니다. 뵙기를 바랍니다. 링크는 다음과 같습니다: DOE 클럽 3분기 | JMP
Re: 중첩 디자인에 대한 도움말여기서 시작하세요:
SANDERS, RD, LEITNAKER, MG, & SANDERS, D. (1994). 시간 의존적 분산 성분의 분석적 검토.품질 엔지니어링, 7(2), 315–336. https://doi.org/10.1080/08982119408918786
