Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiCara comunità JMP,
Vorrei caratterizzare e ottimizzare una reazione biochimica (saggio enzimatico). Pertanto, ho intenzione di effettuare prima uno screening per individuare i fattori rilevanti. Per ora, ho deciso di analizzare 8 fattori (2x categoriali a due livelli, 1x categoriale a tre livelli, 5x continui).
Conosco bene i classici screening a due livelli, ma non ho mai utilizzato un design personalizzato prima. Il mio problema è il fattore categoriale a tre livelli. È il motivo per cui ho scelto un design personalizzato, che sembra aumentare notevolmente il numero di esperimenti necessari. Circa 20 esperimenti solo per gli effetti principali e oltre 50 esperimenti per gli effetti principali e le interazioni a due fattori (con potenza superiore a 0,8 per ciascun fattore).
Esiste un'altra opzione per trovare un compromesso? Ho pensato di provare a rimuovere un livello del fattore categoriale a tre livelli tramite pretest, concentrandomi per ora solo sugli effetti principali, oppure di ridurre la potenza del test.
Grazie mille!
(Versione JMP: Student Edition 18)
Progettazione degli esperimentiRe: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiNaturalmente non hai fornito praticamente alcuna informazione sulla situazione (ad esempio, variabili di risposta, fattori), quindi è impossibile dare consigli specifici. La mia prima domanda è: perché un fattore categoriale a 3 livelli (sembra anche la tua domanda)? Ogni volta che scegli più di 2 livelli, mi chiedo: stai cercando di "scegliere un vincitore" o sei interessato all'effetto del fattore per ulteriori studi? Dei 3 livelli, puoi scegliere i due estremi per evidenziare l'effetto di quel fattore? Non farei un pre-test, perché le conclusioni che ne derivano potrebbero non essere "migliori" dati i potenziali effetti di interazione (problemi di spazio di inferenza). In piccola parte, stai distorcendo lo studio a favore del fattore a 3 livelli (più DF) e perché stimare un effetto quadratico per un fattore categoriale... non ha senso. Testalo a 2 livelli estremi. Se è significativo, perfeziona i livelli negli esperimenti successivi.
Il mio consiglio parziale: progetta più opzioni (facile da fare con JMP), valuta ciascuna opzione. Cosa ottieni? (ad esempio, quali effetti possono essere stimati? Quali sono confusi? Quali non sono inclusi nello studio?). Quali sono le risorse necessarie per ciascuna? Confronta il potenziale di conoscenza acquisita con le risorse necessarie. Prevedi TUTTI i possibili risultati (non solo quello che pensi di ottenere). Prevedi cosa farai per ogni possibile risultato. Prendi questo processo mentale, scegli un esperimento ed eseguilo. Analizza, itera.
"Il miglior progetto che potrai mai progettare è quello che progetti dopo averlo eseguito." Ross
Nessuno conosce il design giusto...se lo conosci, probabilmente non hai bisogno di eseguirlo.
A proposito, i calcoli di potenza presuppongono che tu abbia una conoscenza effettiva della varianza della risposta. È così?
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiCaro @statman ,
Grazie! Certo, posso fornirti maggiori informazioni:
L'attività enzimatica è la mia variabile di risposta, ovvero quanto bene procede la reazione.
Tutti i fattori sono parametri che influenzano la reazione:
- 5x continuo con livelli alti e bassi: pH, temperatura, concentrazione dei componenti A, B e C
- 1x categoriale a due livelli: tipo di componente A (livelli: tipo A.1 o A.2)
- 1x categoriale a tre livelli: tipo di componente B (livelli: tipo B.1, B.2 o B.3)
- 1x categoriale a due livelli: presenza di un altro componente D (livelli: sì e no)
Spero che sia comprensibile.
Ho quindi scelto il fattore categoriale a tre livelli perché devo controllare tutti e tre i tipi di componente B. Vorrei ottenere informazioni sulla rilevanza del tipo di componente B e su quale scegliere per studiarne l'effetto in modo più dettagliato (il "vincitore"). Inoltre, vorrei determinare l'effetto della concentrazione dei componenti A e B, e l'ho fatto scegliendo fattori categoriali per i tipi e fattori continui per le concentrazioni.
Ok, progetterò più opzioni e confronterò i risultati. Sì, sono riuscito a determinare sperimentalmente la varianza della risposta.
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiCambiare la concentrazione di un componente (ad esempio, A, B o C) influisce sulla concentrazione di un altro componente? In tal caso, potrebbe essere necessario un progetto di miscela. Ancora una volta, la prima strategia sperimentale, come suggerisci nel tuo primo post, è lo screening. Non è necessario testare tutti i livelli di B per determinare se quella variabile debba essere studiata ulteriormente. Analizza gli estremi dei 3 livelli nella fase di screening.
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiNo, la modifica della concentrazione di un componente non influisce sulla concentrazione degli altri componenti. Per quanto riguarda il componente B: non ci sono estremi. I livelli sono solo diversi tipi di B, che non possono essere "classificati".
Grazie!
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiQuindi non hai ipotesi (o previsioni) su quale livello sarebbe migliore o peggiore? Forse dovresti studiare i meccanismi chimico/fisici teorici di questo fattore e dei vari livelli prima della sperimentazione?
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiCiao @CurseOfCluster6 ,
Benvenuti nella Community!
Volevo rispondere al tuo argomento per fornire una risposta diversa ma complementare alla tua situazione e alle possibili opzioni.
- Innanzitutto, per quanto riguarda il fattore categoriale a 3 livelli, se ci si trova in una fase di screening, consiglierei, come @statman , di ridurre (se possibile) il numero di livelli a 2, mantenendo solo i tipi più diversi del componente B.
Avete già dei test preliminari che potrebbero aiutarvi a discriminare i livelli? Oppure questi componenti sono caratterizzati per selezionare i due componenti più dissimili (in base a parametri chimico/fisici, descrittori molecolari, ecc.)? Molto spesso, in uno scenario a 3 livelli, due livelli finiscono per essere simili e avere un'influenza simile sulla risposta; è piuttosto raro trovare tre livelli che abbiano impatti molto diversi sulla risposta. A seconda della vostra capacità di ridurre il numero di livelli a 2, potreste avere più o meno opzioni di progettazione.
- Per quanto riguarda i fattori, i livelli e gli obiettivi di screening (concentrandosi sulla stima degli effetti principali), sono disponibili 9 (o 10 se si mantengono i 3 livelli del fattore categoriale) termini da stimare. A seconda del budget sperimentale e del livello di confidenza e certezza che si desidera avere nei risultati, il disegno di screening può offrire opzioni da un minimo di 10 a 20 (e più...) esperimenti da eseguire.
- Ecco alcune possibilità di progettazione da considerare:
- Se riesci a ridurre il numero di livelli a 2 per tutti i fattori categoriali, i disegni di screening a livelli misti possono essere un'opzione molto interessante da considerare. Con tre fattori categoriali a 2 livelli e 5 fattori continui, puoi creare un disegno con 10, 16 o 32 sequenze:
L'opzione a 10 run potrebbe non essere raccomandata, poiché alcuni effetti di interazione potrebbero essere aliasati (completamente correlati) con alcuni effetti principali. Il disegno a 16 run è interessante, poiché consente la stima degli effetti principali, nonché l'individuazione di interazioni ed effetti quadratici (per fattori continui), a condizione che questi effetti siano sufficientemente grandi.
- Se non è possibile ridurre il numero di livelli a 2 per il fattore categoriale a 3 livelli, restano diverse opzioni:
- È possibile utilizzare un disegno di screening classico L18 Hunter con 18 esecuzioni, utilizzando la piattaforma Progetti di screening e scegliendo l'opzione "Scegli da un elenco di disegni fattoriali frazionari":
- È possibile creare un Design Personalizzato con i propri 8 fattori, per un numero di esecuzioni consigliato di 18 o più, se è possibile eseguire più esperimenti. Sfruttate il Esploratore di design per provare diverse dimensioni di esecuzioni e confrontare come ogni esecuzione aggiuntiva possa migliorare le prestazioni del design.
Per quanto riguarda la tua necessità di raggiungere un certo potere, il potere ha senso solo quando/se:
- Conosci la dimensione del segnale che devi rilevare
- Hai buone stime del rumore di misurazione sperimentale e di risposta (RMSE)
Altrimenti, potrebbe essere meglio utilizzare la potenza (e altre diagnosi di progettazione) in modo comparativo tra i progetti.
Ecco alcuni post relativi alle domande sul potere:
Dovrei prendere in considerazione l'analisi della potenza nel DOE?
Doe e potere
La potenza è solo una delle metriche e delle diagnosi disponibili per il tuo progetto. Consiglio vivamente di confrontare i progetti esaminando la mappa dei colori sulle correlazioni , per sapere quali effetti potrebbero essere correlati e aliasati e di cercare di trovare un progetto con la migliore efficienza di stima , la più bassa varianza di previsione ( grafico della frazione dello spazio di progettazione e profilo della varianza di previsione ) e la migliore diagnostica di progettazione D-ottimalità.
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto,
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiCaro @Victor_G ,
grazie mille per la risposta dettagliata!
Come ha suggerito anche @statman , proverò a rimuovere un livello del fattore categoriale a tre livelli in base alle sue proprietà teoriche.
Se funziona, il modello misto sembra una soluzione molto interessante e cercherà di confrontare più varianti in base alle variabili diagnostiche che hai menzionato.
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiSolo una domanda aggiuntiva all'ottimo contributo già pubblicato. Uno dei tuoi fattori categorici a due livelli è sì e no. Perché non renderlo semplicemente un fattore continuo in cui il livello più basso è zero e il livello più alto è qualsiasi livello "sì"?
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiApprovo pienamente questa proposta @louv ! Il fattore categoriale "sì/no" potrebbe essere modificato in un fattore continuo con livelli 0 e (valore massimo). Con un disegno di screening a livelli misti (o approcci di progettazione simili), questo cambiamento di tipologia di fattore può portare a un miglioramento delle informazioni, poiché l'utilizzo di un fattore continuo in questo tipo di disegno consente la stima dell'effetto principale (come il fattore categoriale), ma anche l'individuazione di effetti di interazione e quadratici (se questi effetti sono sufficientemente ampi).
Anche per i fattori categoriali che coinvolgono tipi/molecole di chimica... come fattori per diverse chimiche per i componenti A e B, ci sono molte cose possibili per passare da uno spazio categoriale (con diverse molecole, tipo di sostanze chimiche catalizzatrici, ecc...) a uno continuo (con descrittori molecolari, proprietà fisiche/chimiche, ...). Questa opzione è stata discussa qui.
DOE efficiente di una variabile categoriale multilivello (3+) e di molte variabili continue , che può essere trovato in questi discorsi:
Spero che questi suggerimenti possano essere di ulteriore aiuto,
Re: Miglioramento del design dello screening (personalizzato) per ridurre il numero di esperimentiSì, ottimo suggerimento. Ecco perché è necessario comprendere la situazione specifica prima di procedere alla sperimentazione (diagnostica della situazione). Poi si torna ai composti... cosa li differenzia davvero? Sono composti chimici? Allora si potrebbe considerare di sperimentare rapporti o percentuali di determinate sostanze chimiche. Quali di queste si ipotizza siano attive?... e così via.
