¿Cómo comparar los resultados entre dos superficies DoE/Respuesta?Ey,
He estado caracterizando diferentes reactores mediante DoE para establecer la correlación/ecuación entre una respuesta idéntica, y, y dos parámetros independientes, x1, x2. El DoE y el análisis de datos de cada reactor no se diseñaron con JMP, sino en Python.
Ahora, me gustaría obtener la correlación de un reactor y compararla estadísticamente con otros, evaluando diferencias y similitudes, con JMP. Pensé en superponer los gráficos de superficies, por ejemplo, pero me gustaría explorar las capacidades de JMP. Python generó las tablas para cada reactor en x1, x2 e y. No encontré ningún tutorial para desarrollar dicha comparación, dado que el DoE no se diseñó inicialmente en JMP. Tengo los resultados directamente.
¿Cómo puedo ingresar los datos en JMP y realizar la comparación?
Gracias
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosAcceso a datosExploración y visualización de datosDiseño de experimentosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: ¿Cómo comparar los resultados entre dos superficies DoE/Respuesta?Comencemos con cómo se recopilaron realmente los datos de respuesta, ya que esto ayudará en gran medida a determinar las vías de análisis sugeridas. ¿Se recopilaron los datos en el contexto de un experimento diseñado? Citaste el uso de Python en lugar de JMP para diseñar el experimento. No estoy seguro de qué significa eso. ¿Cómo se trató el "reactor" como un tipo de factor en el diseño, si es que se trató? ¿Un factor de clasificación en sí mismo? ¿O un factor de bloqueo? ¿Qué otras variables de interferencia podrían estar en juego entre los reactores? Por ejemplo, ¿se utilizaron las mismas materias primas en cada reactor? Solíamos realizar experimentos en un "reactor" a medio mundo de distancia del otro, con la idea de intentar comparar el efecto del "reactor"... y no había manera de que tuviéramos materias primas idénticas, y mucho menos operadores, sistemas de medición, etc.
¿Eran los datos "datos casuales"? En otras palabras, ¿recopilaron datos de fabricación de múltiples procesos y ahora intentan extraer información o conocimiento de ellos? Algo común en los datos de fabricación... ¡oye, los datos son casi gratis! ¡Podríamos intentarlo y ver qué podemos ver!
Todas estas cuestiones conducirán a la selección de vías de análisis adecuadas. Pero independientemente de las respuestas a las preguntas anteriores, mi consejo con respecto al análisis es comenzar con visualizaciones sencillas de los datos que ayuden a responder las preguntas prácticas. Siempre existe la tentación de pasar directamente al modelado e ignorar las plataformas de visualización más sencillas de JMP, como Graph Builder, Distribution y Fit Y by X.
Última 'pregunta': ¿puedes compartir tu conjunto de datos... incluso si están anonimizados?
Re: ¿Cómo comparar los resultados entre dos diseños de experimentos/superficies de respuesta?Hola Bartell,
Gracias por responder. Estoy de acuerdo en simplificar la comparación. Para empezar, me gustaría aprender a superponer las superficies de respuesta entre el Reactor 1 (R1) y el Reactor 2 (R2) para visualizar y evaluar el espacio de respuesta en función de x1 y x2. Posteriormente, podría realizar un análisis t de Student para evaluar la diferencia entre y en R1 y R2.
En respuesta a sus preguntas, las muestras R1 del sitio A y R2 del sitio B (mismo volumen y temperatura) se analizaron en el mismo espacio de diseño mediante una metodología de diseño de experimentos (DoE). Los valores de x1 y x2 se encuentran en rangos similares. Obviamente, dado que la experimentación se realizó en dos fábricas diferentes, existen muchas diferencias. Se realizaron ejecuciones centrales. Cada caracterización consta de entre 6 y 9 ejecuciones.
Dado que el diseño del DoE y el cálculo de los valores de respuesta se realizaron fuera de JMP, me gustaría utilizar su software para realizar el paso final de comparación de los resultados.
Mi objetivo es evaluar las diferencias en la respuesta entre el Sitio A y el Sitio B.
Gracias por cualquier aporte al respecto.:)
Re: ¿Cómo comparar los resultados entre dos diseños de experimentos/superficies de respuesta?JMP ofrece muchas opciones y flujos de trabajo para este tipo de problema y datos. Hasta ahora, no me has indicado nada que me impida seguir mi recomendación del penúltimo párrafo de mi respuesta inicial. Esto te permitirá comprender mejor tus preguntas prácticas ANTES de comenzar cualquier modelado para crear superficies de respuesta. Como mínimo, te sugiero explorar estos 5 aspectos:
1. ¿Dónde se encuentra el punto medio de las respuestas para cada 'x'?
2. ¿Cuál es la forma de las respuestas para cada 'x'?
3. ¿Qué tan dispersas están las respuestas para cada 'x'?
4. Grafique las respuestas en orden de ejecución experimental.
5. ¿Hay algún dato de respuesta que parezca sospechoso, extraño, inesperado o inusual que pudiera dificultar la elaboración de modelos posteriores? De ser así, ¿cómo los abordará en los análisis e informes posteriores?
Un gráfico de control sencillo (para el problema n.º 4) y la plataforma Fit Y by X para el resto son tus aliados. También puedes usar Graph Builder.
Una vez que llegues al modelado, y supongo que tienes modelos "útiles", las herramientas JMP Prediction y Contour Profiler serán invaluables para la visualización y comparación adicionales de la superficie de respuesta.
Re: ¿Cómo comparar los resultados entre dos diseños de experimentos/superficies de respuesta?Estoy un poco confundido... ¿por qué no usas tu software para hacer la comparación? ( Dado que el diseño del DoE y el cálculo de los valores de respuesta se realizaron fuera de JMP, me gustaría usar tu software para el paso final de comparar los resultados). Si adjuntas la tabla de datos, será mucho más fácil darte consejos.
Además, esto no puede ser correcto: "Respecto a sus preguntas, R1 del sitio A y R2 del sitio B (mismo volumen y temperatura) se analizaron en el mismo espacio de diseño". ¡Imposible que sean iguales! También he realizado varios experimentos con reactores. El reactor no es un factor, sino que probablemente esté confundido con el bloque. Analice los promedios de los bloques. Puede añadir el bloque al modelo (y las interacciones entre bloque y factor). A menudo he encontrado que los efectos de los factores (X1 y X2 en su caso) dependen del reactor (una interacción entre bloque y factor ).
