사용자 정의 분할 플롯 디자인 복제안녕하세요 여러분. 저는 BioLector(48웰 바이오리액터 플랫폼)를 계획하고 있는데, JMP에서 제 설계를 구현하는 방법에 대한 조언이 필요합니다. 미리 알려드리고 싶은 사항이 있습니다.생물학적 삼중 반복은 하위 플롯(처리) 수준에서 적용됩니다.(즉, 전체 플롯 온도 설정 내에서 하위 플롯 요소 A~D의 각 고유한 조합에 대해 3개의 생물학적 복제 웰/실행).
실험 맥락(내가 하고 싶은 것)
-
온도BioLector 실행 중에는 일정해야 하므로변경하기 어려운 / 전체 플롯 요소.
-
4가지 추가 요소에이, 비, 씨, 디변경하기 쉽고서브플롯 요소.
-
분석 모델에는 다음이 포함되어야 합니다.모든 양방향 상호 작용5가지 요소 중2차(2차) 항연속적 요인의 경우(RSM 구축).
-
나는 사용할 것이다서브플롯 수준에서의 생물학적 삼중 복제(각 전체 플롯/온도 실행 내에서 각 A-D 처리 조합의 생물학적 복제본 3개).
-
JMP 사용자 정의 디자인 → 분할 플롯 → 전체 플롯 6개 (온도 수준당 2개)와 전체 플롯당 하위 플롯 5개를 사용할 계획 이지만, 사용자 정의 분할 플롯 디자인의 경우 "증강 디자인"의 복제 옵션이 회색으로 표시되어 있는 것을 발견했습니다 .
내가 어떤 지침을 원하시나요?
어떤 도움이라도 정말 감사하겠습니다!
실험 설계Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @베누아M ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
귀하의 요구 사항에 적합한 디자인을 찾을 수 있는 옵션이 두 가지 이상 있습니다.
- 서브플롯 반복 실험(A, B, C 또는 1, 2, 3단계)에 3단계 범주형 "변경하기 어려움" 요인을 추가하고, 모델 패널에 이 서브플롯 반복 실험 요인에 대한 주효과를 추가한 후, 온도를 "변경하기 매우 어려움" 요인으로 변경하고, " 변경하기 어려움 요인은 변경하기 매우 어려움 요인과 독립적으로 변할 수 있습니다 " 옵션을 선택하고, 전체 플롯의 수(사용하려는 생물반응기 플랫폼 수에 따라 다름)와 서브플롯의 수(3의 배수, 저는 각 서브플롯 실험이 원하는 대로 2회 반복되도록 3을 선택했습니다)를 적절하게 지정할 수 있습니다. 이 설계는 서브플롯에 반복 실험을 생성하지만, 각 서브플롯의 각 실험이 3회 반복될 것이라는 보장은 없습니다.
- 또한 16개의 실행으로 4개의 요인에 대한 6개의 RSM 디자인을 만든 다음 Augment Designs를 사용하여 각각을 최대 48개의 실행까지 복제하여 먼저 하위 플롯 행렬을 디자인할 수도 있습니다.이 단계 후에 디자인을 결합(테이블을 연결하여)하고 전체 플롯 요인 열을 추가하고 6개의 전체 플롯 각각에 온도 요인 수준을 적용하면 원하는 디자인을 얻을 수 있습니다.이 옵션은 좀 더 지루할 수 있지만 각 하위 플롯의 각 실행을 3중으로 복제하여 복제 제약 조건이 확실히 적용됩니다.이 프로세스의 끝에서 여기에서 찾을 수 있는 해결 방법을 사용하여 각 전체 플롯 내에서 실행 순서를 무작위로 지정해야 합니다.샘플링 속도가 1인 하위 데이터 테이블 만들기 를 사용하여 데이터 테이블에서 행을 무작위로 지정한 다음 전체 플롯 순서로 데이터 테이블을 정렬하여 분할 플롯 구조를 유지합니다.
두 옵션 중 하나를 사용하면 요구 사항을 충족하는 디자인을 만들 수 있으며, 데이터 테이블의 "모델" 스크립트에서 가정된 모델만 변경하면 될 수도 있습니다(예를 들어 옵션 1의 "서브플롯 복제" 요소와 서브플롯 무작위 효과에 연결된 모든 효과를 제거하기 위해).
이러한 설계의 예를 첨부합니다. 총 288회 실행, 전체 플롯당 48회 실행, 그리고 두 가지 옵션 모두에 대해 각 하위 플롯 실험당 3회 반복이 사용되었습니다. 일부 스크립트는 해당 모델을 "모델(개선됨)"로 가정하고 설계 구조에 대한 시각화를 포함하여 데이터 테이블에 저장되어 있습니다.
두 가지 디자인의 성능을 비교하면 비슷한 결과가 나타납니다.
- 전력 분석:
- 예측 분산 및 FDS:
- 상관관계 맵 및 설계 진단:
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @빅터_G
자세한 설명과 예시 디자인 정말 감사합니다! 제 상황을 좀 더 명확하게 설명해야 할 것 같아요. 같은 맥락에서 이해하실 수 있도록요.
나는 ~와 함께 일하고 있어요세 가지 박테리아 종 (M. 스포리움, M. 부랴텐세, 그리고M. 아시도필라). 지금까지 나는 만들어 왔습니다각 종에 대한 별도의 DOE 파일(유용할 경우를 대비해 첨부했습니다).각 전체 플롯 내에는 다음이 있습니다.5가지 서브플롯 처리 조합. 나는 계획하고 있어요하위 플롯 처리당 3개의 생물학적 반복. 세 종 모두에 걸쳐 총45가지 치료 조건(5개 하위 플롯 × 3회 반복 × 3종) 전체 플롯 중 6개에 대한 것으로, 단일 48웰 BioLector 플레이트에 잘 들어맞습니다.
제가 주로 묻는 질문:
- 제가 사용하는 45개 우물(종당 15개 우물)과 당신이 전체 구획당 사용하는 48개 우물을 비교하면 어떻습니까? 우리가 같은 것을 이야기하는 것인지, 아니면 설계 구조에 근본적인 차이가 있는지 알고 싶습니다.
- 세 가지 서로 다른 종이 분할 구획 설계에 어떤 영향을 미칩니까? "종"을 설계의 추가 요소로 취급해야 합니까, 아니면 완전히 별개의 설계로 유지하는 것이 허용됩니까?
- DOE 파일 3개를 별도로 보관할 수 있나요? 아니면 하나의 설계 파일로 통합해야 하나요?
이해가 되셨기를 바랍니다. 시간을 내어 설명해 주셔서 다시 한번 감사드립니다!
브누아
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제사실, 첫 번째 게시글과 질문에 몇 가지 정보가 누락되어 있었습니다. 제가 무슨 말을 하는지 잘 모르겠습니다.
총 몇 개의 요소가 있나요? :
- 온도(연속, 3단계, 변경 어려움),
- 종(범주형, 3단계, 변경 용이),
- pH (연속, 3단계, 변경 용이),
- TN(연속, 3단계, 변경 용이),
- TN/TP(연속, 3단계, 변경 용이),
- C/N (연속, 3단계, 변경 용이) ?
각각 48개의 런을 가진 6개의 전체 플롯으로 최대 288개의 런을 가진 디자인을 만들고 싶으신가요?
제가 게시한 설계 옵션에는 온도와 4가지 연속 요인(pH, TN, TN/TP 및 CN)이 포함되어 있지만 "종" 요인은 포함되어 있지 않습니다.
디자인 옵션 2에 "박테리아 종"이 누락된 경우에도 최종 디자인을 만드는 데 사용된 프로세스를 계속 사용할 수 있습니다.
- 변경하기 쉬운 5가지 요소에 대한 개별 서브플롯 행렬을 만들고, 각 행렬에 대해 16회(또는 15회) 실행을 통해 모델을 지정하고, 각 서브플롯 디자인을 복제하여 45/48 서브플롯 부분을 얻습니다.
- 하위 플롯 부분을 연결하여 최종 디자인 구조를 얻습니다.
- 각 온도 조건에 2개의 전체 플롯을 연결합니다.
- 모든 열 속성과 모델 스크립트가 분석에 준비되었는지 확인하세요(모델의 전체 플롯 임의 효과 열 및 속성, 온도에 대한 변경하기 어려운 속성 등).
나머지 두 가지 질문에 대해서는:
@베누아M 님이 쓰셨습니다:
세 가지 서로 다른 종이 분할 구획 설계에 어떤 영향을 미칩니까? "종"을 설계의 추가 요소로 취급해야 합니까, 아니면 완전히 별개의 설계로 유지하는 것이 허용됩니까?
네, 종이 무작위화/변경하기 쉬운 요인이라면 하위 플롯 설계 행렬에 포함해야 한다고 생각합니다. 이렇게 하면 개별 종이 다른 요인들의 다양한 수준에 무작위로 노출되도록 할 수 있습니다. 하지만 하위 플롯 실행을 세 배로 반복하려면 이 5가지 요인을 사용하여 16번의 실행(최소 25번)만으로는 완전한 RSM 모델을 구축할 수 없습니다. 일부 고차 항의 추정 가능성을 " 가능하다면 "으로 변경하거나 일부 모델 항을 삭제하여 실행 횟수를 16/15로 줄여야 할 수도 있습니다.
@베누아M님 이 작성하셨습니다:
DOE 파일 3개를 별도로 보관할 수 있나요? 아니면 하나의 설계 파일로 통합해야 하나요?
이는 실험의 목표, 모델링/통계 분석, 실제 구현 측면에서 무엇을 하고자 하는지에 따라 달라집니다.
DoE는 독립적으로 실행될 예정인가요? 아니면 배치 단위로 실행될 예정인가요? 전 세계적으로 학습/분석할 예정인가요? 아니면 "DoE별로" 점진적으로 실행할 예정인가요? 종별로 실행할 예정인가요, 아니면 전 세계적으로 실행할 예정인가요?
디자인, 구조, 분석은 귀하의 목표와 목적을 반영해야 합니다.
이 후속 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제여러분의 질문 중 일부에 답하겠습니다.
1) 총 몇 개의 요소가 있나요?
-
전체 줄거리(변경하기 어려움): 온도— 연속적(3개 목표 수준).
-
서브플롯(변경하기 쉬운 종별 DoE):4개의 연속적인 요소 -pH, TN, TN/TP, C/N.
-
종:나는 가지고있다3가지 박테리아 종, 하지만 나는 그렇다~ 아니다각 종을 독립적으로 분석하고 싶기 때문에 종을 하위 플롯 요소로 사용하고 싶습니다.따라서 종별 설계/모델에는 다음이 포함됩니다.온도 + 4가지 하위 플롯 요소(그리고 계획대로 양방향 상호작용/2차 항).
2) DoEs가 어떻게 운영될 것인가
-
DoEs는~ 아니다독립적으로 실행해야 합니다. 각 BioLector 실행은 약 일주일이 소요되며, 세 종의 DoE 각각에서 하나의 종 블록(서브플롯 5개 x 반복 횟수 3회 = 15개 웰)을 포함하는 단일 전체 플롯(고정 온도)을 완료합니다. 따라서 총 45개 웰(최대 용량 48개)이 생성됩니다.
-
모든 실행이 완료된 후에종별로 분석하다.
-
이해가 되시나요? 저는 종에 따라 무작위로 하위 플롯 처리를 하고 싶지 않습니다.
이러한 설정을 고려했을 때, 제 질문은 다음과 같습니다. 첨부된 DoE를 각 종별로 따로 보관할 수 있을까요? 만약 그렇다면 생물학적 삼중 반복 실험 데이터를 포함하는 가장 효율적인 방법은 무엇일까요? 각 하위 플롯 행을 두 번 복사하여 처리당 세 번의 반복 실험을 수행하고, 플레이트의 각 종 블록 내에서만 무작위 추출하는 것이 합리적일까요?
이 추가적인 맥락이 제 질문에 답하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
브누아
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제알겠습니다. 무엇을 디자인하고 싶은지 알 것 같습니다.
사실, 세 번의 반복 실험은 각각 하나의 박테리아 종에 할당되었으며, 시각화와 비교를 더 쉽게 하기 위해 각 플롯에서 반복 실험을 세 번 수행하려고 하는 이유입니다.
따라서 이전에 공유한 디자인 옵션 2를 사용하여 "삼중 반복 실험"을 식별하기 위해 박테리아 종 열을 추가하여 각 실험이 서로 다른 종에 할당되도록 했습니다. 디자인을 처음부터 새로 만들려면 디자인 옵션 2의 프로세스를 따르되, 반복 실험 실행 식별을 유지하면 최종적으로 시간을 절약하고 각 반복 실험 결과를 각 종에 할당할 수 있습니다.
모델 스크립트(종별 분석용)와 일부 시각화를 수정했는데, 이제 이 디자인이 귀하의 요구 사항을 충족할 수 있을까요?
내가 뭔가 놓친 게 있다면 알려주세요.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제이러한 논의는 요인 간 관계와 노이즈 관계를 그래픽으로 표현하면 훨씬 더 쉬울 것입니다.
Sanders, D., & Coleman, J. (2003). " 산업 실험에서 무작위화 제한의 인식과 중요성 ". 품질 엔지니어링, 15 (4), 533–543
Bergerud, Wendy A. (1996) " 실험에서의 요인 관계 표시 ", 미국 통계학자 , Vol. 50, No. 3
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @빅터_G — 감사합니다. 거의 완성되었고 변경 사항(및 종별 모델 스크립트)에 정말 감사드립니다.
아직 명확히 해야 할 작은 점이 하나 있습니다. 현재 표에서 종 열은 세 개의 반복 실험 행을 깔끔하게 표시하지만, 단일 플롯 내의 실제 처리 조건은 실제로 세 배로 반복되지 않는 것 같습니다. 하나의 플롯 내에서 주어진 처리 조합에 대해 동일한 처리의 생물학적 반복 실험 행이 세 개 표시되지 않고, 대신 반복 실험 결과가 종 전체에 분산되어 있습니다.
정렬을 확실히 하기 위해, 각각의 고유한 하위 플롯 처리 조합에 대해 동일한 처리(세 가지 생물학적 반복)의 세 행이 있고, 해당 행에 세 가지 종 이름이 표시되어 있기를 바랍니다.
이는 모든 전체 플롯에 대해 종당 고유한 처리 조건이 18개가 아닌 6 개만 존재한다는 것을 의미합니다. 이는 실제로는 실현 가능하지 않을 수 있지만, 만약 그렇다면, 단일 종만을 살펴볼 때(첨부된 DOE 파일처럼), 전체 플롯당 하위 플롯이 5개(전체 플롯은 6개)만 있어도 모든 모델 항목에 대해 적절한 검정력을 얻을 수 있는 이유가 궁금 합니다 .
여러 종을 단일 디자인으로 결합하려면 전체 구획당 더 많은 수의 고유한 하위 구획이 본질적으로 필요한가요? 아니면 3종 라벨링을 유지하면서 더 작은 구조를 유지할 방법이 있나요?
다시 한번 감사드립니다. 제가 원하는 것과 아주 가까이 다가왔습니다!
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @베누아M ,
네, 제가 이해한 바로는 (틀린 것 같습니다만) 각 처리법을 각 종에 할당하는 데 3중 반복 실험이 사용되어 비교가 더 쉬워졌고, 시각화도 더 쉬워졌습니다. 각 전체 플롯에서 세 종 각각에 대해 동일한 처리법 조합과 각 처리법 조합에 대한 3중 반복 실험이 필요한 것 같습니다.
그렇다면 전체 플롯당 4가지 요인에 대한 고유한 처리는 최대 5개까지만 가능하며, 이는 세 가지 종 각각에 대해 수행되어야 합니다(3x5 = 15회 실행). 그리고 이를 세 배로 반복하여(15x3 = 45회 실행) 최종적으로 15x3 = 45회 실행이 됩니다. 각 플롯에서 변경하기 쉬운 4가지 요인에 대한 RSM을 적합할 만큼 충분한 실행이 없을 것입니다. 최소 15가지 고유한 처리 조합이 필요하기 때문입니다.
한 가지 전략은 각 전체 플롯에서 가정된 모델을 단순화하여 요구 사항에 맞게 만드는 것입니다.
또 다른 방법은 RSM에 맞추기 위해 2개의 전체 플롯을 사용하는 것입니다(각 온도 수준은 2개의 전체 플롯에서 "보이기" 때문입니다).
이를 위해서는 4개의 연속 요인과 1개의 차단 요인(3개 종에 대해 3중 반복 실험을 허용하기 위해 블록당 5개의 실행)을 갖는 I-최적 설계를 생성하고, RSM 모델을 지정하고, 일부 항을 제거하거나 추정 가능성을 "가능하다면"으로 변경하여 모델의 복잡성을 조정해야 합니다(이 차단 요인과 4개 연속 요인에 대한 전체 RSM 모델을 포함하는 최소 20개의 실행이 필요함). 마지막으로 첫 번째 블록의 실행을 동일한 온도의 첫 번째 전체 플롯에 할당하고, 두 번째 블록의 실행을 동일한 온도의 두 번째 전체 플롯에 할당합니다. 그런 다음 블록당 5개의 실행에 9를 곱하여 전체 플롯당 45개의 실행을 얻고, 세 종 각각에 대한 처리 조합을 3중 반복 실험합니다.
4가지 요인에 대한 베이지안 I-최적 설계를 적합하는 데 사용된 이 두 개의 전체 플롯을 예시로 제시했습니다. 이 두 개의 전체 플롯은 동일한 온도 수준에 해당하므로, 이 설계의 다른 "부분"(나머지 두 온도 수준에 대한)을 얻으려면 이 절차를 두 번 더 수행해야 합니다.
디자인의 첫 번째 부분의 설정을 이해하기 위한 간단한 시각화:
물론 각 플롯 내에서 실행은 무작위로 이루어져야 하지만, 시각화를 용이하게 하기 위해 구성 순서만 그대로 두었습니다.
제가 귀하의 요구 사항을 올바르게 이해했기를 바랍니다.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @빅터_G 간단한 후속 답변:
모든 전체 플롯에 걸쳐 결합된 4개의 연속형 요인에 대해 하나의 RSM 만 맞추고 싶은 경우(모델에 온도가 포함되어 총 5개의 요인이 포함됨) 모든 전체 플롯에 대한 전체 RSM을 적용하는 대신, 그렇게 하는 것이 합리적인 접근 방식일까요?
그렇다면 앞서 설명한 전체 플롯당 5개의 하위 플롯 방식을 사용하는 것이 가능할까요?
다시 한번 귀하의 지도에 감사드립니다.
브누아
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @베누아M ,
물론, 이는 현명한 접근 방식이며 디자인 생성을 훨씬 더 쉽게 만들어줍니다.
제가 따른 단계는 다음과 같습니다.
- 온도(변경하기 어려움), 4개의 연속 요인(변경하기 쉬움)을 사용하여 분할 플롯 디자인을 만들고, RSM 모델을 지정하고, 총 30번의 실행으로 구성된 6개의 전체 플롯을 만듭니다.
- 이 디자인을 두 번 복사하여 붙여넣어 디자인에 박테리아 종 요소를 새 열로 입력하고 종당 하나의 초기 디자인을 할당합니다.
- 이전 설계를 종별로 두 번 복사하여 붙여넣어 최종 설계에 포함된 세 종에 대한 세 개의 반복 실험 결과를 얻습니다. 최종적으로 6개의 전체 플롯으로 구성된 270회 반복 실험 계획(DoE)을 얻게 되며, 각 전체 플롯에는 45회 반복 실험(종별로 15회 반복 실험, 각 종에는 5개의 고유한 처리가 세 번 반복됨)이 포함됩니다.
각 전체 플롯 내에서 실행을 무작위로 지정하고, 전체 플롯별로 실행 순서를 지정하여 무작위 지정 제한을 준수해야 합니다.
세포 플롯 시각화와 병렬 플롯(무작위화되지 않고, 종과 전체 플롯에 걸친 패턴 반복을 더 잘 이해하기 위해 전체 플롯별로 정렬됨)을 사용한 최종 디자인의 모습은 다음과 같습니다.
모든 스크립트(시각화, 모델, DOE의 무작위 버전)와 함께 제안된 설계를 첨부했습니다.
이 답변이 마침내 당신이 최종 디자인을 얻는 데 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @빅터_G ,
정말 감사합니다. 제가 필요한 내용이었습니다! 
마지막으로 언급하는 것을 잊은 부분이 하나 있습니다. pH 수치는 종마다 다릅니다(M. acidophila의 경우 4~5.5~7, M. buryatense의 경우 8~9~10, M. sporium의 경우 6.5~7.5~8.5). 각 종의 데이터 표에서 pH 값을 수동으로 조정해도 괜찮을까요?
다시 한번 모든 도움에 진심으로 감사드립니다. 시간을 내어 이 문제를 해결해 주셔서 정말 감사합니다!
브누아
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제pH는 각 종(또는 일부 종)에 따라 다르게 적용할 수 있는 요소인가요? 아니면 종의 특성인가요?
후자의 경우 pH와 종이 혼동되므로 값을 계속 기록할 수 있지만 분석에는 영향을 미치지 않습니다(각 종에는 고유한 pH 값이 있음).
첫 번째 경우, 이 요인을 어떻게 변경할 수 있는지에 따라(다른 하위 플롯 요인처럼 독립적으로 또는 다양한 요인 조합의 "결과"인 경우) 설계 생성 중에 이를 요인으로 처리할 수 있습니다(독립 요인). 아니면 새 열에 값을 기록하고 분석/모델링에서 이를 통제되지 않은 요인 으로 처리할 수 있습니다(다른 조건의 종속 요인).
종마다 pH 범위가 다르지만 여전히 제어할 수 있는 경우, 이 pH 인자를 종 내 중첩 인자 로 설계에 도입할 수 있습니다. 연속 인자를 사용한 중첩 DOE(Nested DOE with Continous Factors?) 에 제시된 방법을 사용하여 중첩 인자를 사용하여 설계를 구축하거나, 후보 집합 접근법을 사용할 수 있습니다. 즉, 가능한 모든 인자 조합을 생성하고, 실현 불가능한 인자는 제거한 후, 사용자 정의 설계 플랫폼이 가장 관련성 있고 유익한 처리 방법을 선택하여 설계를 생성합니다.
후보자 집합 접근 방식은 이 포럼에서 다양한 사용 사례에 대해 광범위하게 논의되었습니다. 자세한 내용을 알아보려면 다음 링크를 참조하세요.
후보 세트 설계: 문제에 맞게 DOE 제약 조건 조정(2021-EU-30MP-784)
두 가지 유형의 제약 조건이 있는 DOE
최대 3가지 성분의 혼합물을 최적화하고, 평가할 성분은 5가지입니다.
DOE에서 요인 제약 조건을 정의하기 위해 허용되지 않는 조합 스크립트 사용
...
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @빅터_G ,
자세한 설명에 다시 한번 감사드립니다.
명확히 하자면, 각 종에 대해 별도의 모델을 적용할 것이므로 종간 효과를 추정할 필요가 없습니다. 따라서 설계에 중첩을 설정할 필요가 없다고 가정합니다. 제가 이해하기로는 동일한 설계표 내에서 종별 pH 범위를 적용하는 하나의 통합 설계(및 단일 모델)를 만들 때만 중첩이 필요합니다.
각 종을 개별적으로 분석할 테니, 각 종 설계에서 pH 범위를 다르게 정의하고 모든 것을 간단하게 유지할 수 있을 것 같습니다. 이렇게 하면 괜찮을까요? 이런 맥락에서, 앞서 말씀드린 것처럼 pH 값을 종별 수치로 대체하는 것이 더 합리적일까요?
그러면 최종 설계는 이전에 제안한 설계("Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp")가 되며, 여기서 pH 수준은 4 – 5.5 – 7로 유지됩니다.M. 아시도필라, 6.5 – 7.5 – 8.5로 대체됨M. 스포리움, 그리고 8 – 9 – 10으로M. 부랴텐세.
다시 한번 여러분의 도움에 감사드립니다.
브누아
Re: 사용자 정의 분할 플롯 설계 복제안녕하세요 @베누아M ,
맞습니다. 결과를 종별로 개별적으로 분석할 계획이라면 설계에 중첩을 적용할 필요가 없습니다. 각 종마다 별도의 모델과 pH 범위(및/또는 기타 요인 범위)가 있기 때문입니다. 따라서 pH 값을 각 종에 사용된 값으로 간단히 대체할 수 있습니다. 그런 다음 마지막으로 제안된 설계 " Custom Split Plot Design Replicates_F.jmp"를 각 종의 실제 값으로 수정할 수 있습니다.
분석을 일반화하고 종 및 기타 요인에 따라 pH 변화의 다양한 영향을 확인하려는 경우 모델에서 중첩을 사용할 수 있습니다.
여러분의 실험과 분석에 최선을 다하시길 바랍니다!
