실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선JMP 커뮤니티 여러분,
생화학 반응(효소 분석)을 특성화하고 최적화하고 싶습니다. 따라서 관련 요인을 탐색하기 위해 먼저 스크리닝을 수행할 계획입니다. 현재 8개의 요인(2단계 범주형 2개, 3단계 범주형 1개, 연속형 5개)을 스크리닝하기로 했습니다.
저는 고전적인 2단계 선별 검사에는 익숙하지만, 이전에는 맞춤형 설계를 사용해 본 적이 없습니다. 제 문제는 3단계 범주형 요인입니다. 맞춤형 설계를 선택한 이유도 바로 이 때문입니다. 필요한 실험 횟수가 훨씬 늘어나는 것 같습니다. 주효과만 실험하는 데 약 20회, 주효과와 2요인 상호작용 실험(각 요인에 대해 검정력 0.8 이상)을 하는 데 50회 이상의 실험을 했습니다.
타협점을 찾을 다른 방법이 있을까요? 사전 검정을 통해 3단계 범주형 요인 중 한 단계를 제거하거나, 일단은 주효과에만 집중하거나, 검정력을 낮추는 방법을 생각해 봤습니다.
매우 감사합니다!
(JMP 버전: 학생용 18)
실험 설계Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선물론 상황에 대한 정보(예: 반응 변수, 요인)를 거의 제공하지 않으셨기 때문에 구체적인 조언을 드리기는 어렵습니다. 첫 번째 질문은 왜 3단계 범주형인지(질문하신 내용과 비슷한 것 같습니다)입니다. 두 개 이상의 수준을 선택할 때마다 저는 (제 자신에게) 이렇게 질문합니다. "우승자를 고르는" 건가요, 아니면 추가 연구를 위해 요인 효과에 관심이 있으신가요? 세 가지 수준 중 두 가지 극단적인 수준을 선택하여 해당 요인의 효과를 드러낼 수 있을까요? 저는 사전 검정을 하지 않을 것입니다. 그 결과는 잠재적 상호작용 효과(추론 공간 문제)를 고려할 때 "최선"이 아닐 수 있기 때문입니다. 어느 정도 연구를 3단계 요인(더 많은 변수)에 편향시키고 있는데, 왜 범주형 요인에 대해 이차 효과를 추정하는 건가요? 말도 안 됩니다. 두 가지 극단적인 수준에서 검정해 보세요. 만약 유의미하다면 후속 실험에서 수준을 미세 조정하세요.
제 조언은 이렇습니다. 여러 옵션을 설계하고 (JMP를 사용하면 쉽게 할 수 있습니다) 각 옵션에 대해 고려해 보세요. 어떤 결과가 나올까요? (예: 어떤 효과를 추정할 수 있을까요? 어떤 효과가 교란되었을까요? 어떤 효과가 연구에 포함되지 않았을까요?) 각 옵션에 필요한 자원은 무엇일까요? 획득한 지식의 잠재력과 필요한 자원을 비교하세요. 예상되는 결과만 예측하는 것이 아니라 가능한 모든 결과를 예측하세요. 각 결과에 대해 무엇을 할지 예측하세요. 이러한 사고 과정을 바탕으로 실험을 하나 선택하고 실행해 보세요. 분석하고 반복하세요.
"최고의 디자인은 실행한 후에 디자인하는 것입니다." 로스
누구도 올바른 디자인을 모릅니다...만약 알고 있다면, 아마 실행할 필요가 없을 겁니다.
그런데, 검정력 계산은 반응의 분산을 실제로 알고 있다고 가정합니다. 실제로 알고 계신가요?
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선@스탯맨 님께,
감사합니다! 네, 더 자세한 정보를 제공해 드릴 수 있습니다.
효소 활동은 반응 변수로, 기본적으로 반응이 얼마나 잘 진행되는지를 의미합니다.
모든 요소는 반응에 영향을 미치는 매개변수입니다.
- pH, 온도, 성분 A, B 및 C의 농도 등 높은 수준과 낮은 수준을 연속적으로 5회 측정
- 1x 2단계 범주형: 구성 요소 A의 유형(수준: 유형 A.1 또는 A.2)
- 1x 3단계 범주형: 구성 요소 B 유형(수준: 유형 B.1, B.2 또는 B.3)
- 1x 2단계 범주형: 다른 구성 요소 D의 존재(수준: 예 및 아니오)
이해가 되셨으면 좋겠습니다.
그래서 저는 세 가지 유형의 성분 B를 모두 확인해야 하기 때문에 3단계 범주형 요인을 선택했습니다. 성분 B의 유형이 실제로 관련성이 있는지, 그리고 효과를 더 자세히 분석하기 위해 어떤 유형("우승 요인")을 선택해야 하는지에 대한 정보를 얻고 싶었습니다. 또한, 성분 A와 B의 농도 효과를 파악하고자 했기에, 유형에는 범주형 요인을, 농도에는 연속형 요인을 선택했습니다.
알겠습니다. 여러 옵션을 설계해서 결과를 비교해 보겠습니다. 네, 반응의 분산을 실험적으로 확인할 수 있었습니다.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선한 성분(예: A, B 또는 C)의 농도를 변경하면 다른 성분의 농도에 영향을 미칩니까? 그렇다면 혼합물 설계가 필요할 수 있습니다. 다시 말씀드리지만, 첫 번째 실험 전략은 첫 번째 게시물에서 제안하신 것처럼 스크리닝입니다. 해당 변수에 대한 추가 연구가 필요한지 확인하기 위해 B의 모든 수준을 시험할 필요는 없습니다. 스크리닝 단계에서 세 가지 수준의 극단값을 시험하세요.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선아니요, 한 성분의 농도를 변경해도 다른 성분의 농도에는 영향을 미치지 않습니다. 성분 B에 대해서는 극단적인 수치는 없습니다. 수치는 단지 B의 다른 유형일 뿐이며, "순위"를 매길 수 없습니다.
감사해요!
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선그러니까 어떤 수준이 가장 좋고 어떤 수준이 가장 나쁠지에 대한 가설(또는 예측)이 없다는 말씀인가요?... 아마도 실험에 앞서 이 요인과 다양한 수준의 이론적 화학적/물리적 메커니즘을 연구해야 할 것 같습니다.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선안녕하세요 @CurseOfCluster6 님 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
저는 귀하의 상황과 가능한 선택 사항에 대해 다르면서도 보완적인 답변을 제시하기 위해 귀하의 주제에 답하고 싶었습니다.
- 먼저, 3단계 범주형 요인과 관련하여, 스크리닝 단계에 있다면 @스탯맨 처럼 (가능하다면) 가장 다양한 유형의 구성 요소 B만 유지하여 수준 수를 2로 줄이는 것이 좋습니다.
이미 수준을 구분하는 데 도움이 될 수 있는 예비 테스트를 진행하셨나요? 아니면 화학적/물리적 매개변수, 분자적 설명자 등을 기반으로 가장 상이할 두 가지 요소를 선택하기 위해 이러한 요소들을 특성화하고 있나요? 3단계 시나리오에서 두 수준이 유사하고 반응에 유사한 영향을 미치는 경우가 매우 흔하며, 반응에 매우 다른 영향을 미치는 세 수준을 찾는 것은 매우 드뭅니다. 수준 수를 2개로 줄이는 능력에 따라 설계 옵션의 폭이 더 넓어지거나 줄어들 수 있습니다.
- 요인 및 수준, 그리고 스크리닝 목표(주효과 추정에 초점을 맞춤)와 관련하여 추정해야 할 항목은 9개(범주형 요인의 3단계를 유지하는 경우 10개)입니다. 실험 예산과 결과에 대한 신뢰도 및 확실성 정도에 따라 스크리닝 설계를 통해 최소 10개에서 20개(또는 그 이상)의 실험 옵션을 제공할 수 있습니다.
- 고려해 볼 만한 몇 가지 디자인 가능성은 다음과 같습니다.
특정 힘에 도달해야 할 필요성과 관련하여 힘은 다음과 같은 경우에만 의미가 있습니다.
- 감지해야 할 신호의 크기를 알고 있습니다.
- 실험 및 응답 측정 노이즈(RMSE)에 대한 좋은 추정치가 있습니다.
그렇지 않은 경우 설계 간에 비교해서 전력(및 기타 설계 진단)을 사용하는 것이 가장 좋을 수 있습니다.
다음은 권력 문제와 관련된 몇 가지 게시물입니다.
DOE에서 전력 분석을 고려해야 합니까?
암사슴과 권력
전력은 설계에 사용할 수 있는 여러 지표 및 진단 방법 중 하나일 뿐입니다. 또한 상관관계에 대한 색상 맵을 보고 설계를 비교하여 어떤 효과가 상관관계가 있고 앨리어싱되는지 파악하고, 가장 우수한 추정 효율 , 가장 낮은 예측 분산( 설계 공간 비율 플롯 및 예측 분산 프로파일 ), 그리고 가장 우수한 D-최적성 설계 진단을 제공하는 설계를 찾는 것을 강력히 권장합니다.
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선친애하는 @빅터_G 님,
자세한 답변 감사합니다!
@statman 님 이 제안하신 것처럼, 저는 이론적 속성에 근거하여 3단계 범주형 요인 중 한 단계를 제거하려고 노력할 것입니다.
만약 이 방법이 효과가 있다면 혼합 모델은 매우 흥미로운 솔루션처럼 들리며, 귀하가 언급한 진단 변수를 기반으로 여러 변형을 비교해보도록 하겠습니다.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선이미 올려주신 좋은 의견에 질문을 하나 더 드리겠습니다. 두 가지 범주형 요인 중 하나는 '예'와 '아니요'입니다. '예' 수준을 '0'으로, '예' 수준을 '높음'으로 하는 연속형 요인으로 만드는 건 어떨까요?
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선@louv 님 , 이 제안을 전적으로 지지합니다! "예/아니요" 범주형 요인을 수준 0과 (최대값)을 갖는 연속형 요인으로 변경할 수 있습니다. 혼합 수준 선별 설계(또는 유사한 설계 방식)를 사용하면 이러한 요인 유형 변경을 통해 정보 개선 효과를 얻을 수 있습니다. 이러한 설계에서 연속형 요인을 사용하면 주효과(범주형 요인처럼)를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 상호작용 효과와 이차 효과(이러한 효과가 충분히 큰 경우)도 파악할 수 있기 때문입니다.
화학 유형/분자를 포함하는 범주형 요인(예: 성분 A와 B의 서로 다른 화학 반응에 대한 요인)의 경우에도, 서로 다른 분자, 촉매 화학물질 유형 등을 포함하는 범주형 공간에서 분자 설명자, 물리적/화학적 특성 등을 포함하는 연속형 공간으로 전환하는 것이 가능합니다. 이 옵션에 대해서는 여기에서 논의했습니다.
3개 이상의 다중 수준 범주형 변수와 여러 연속 변수의 효율적인 DOE는 다음 강연에서 확인할 수 있습니다.
이러한 제안이 더욱 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 실험 횟수를 줄이기 위한 (맞춤형) 스크리닝 설계 개선네, 좋은 제안입니다. 실험(상황 진단) 전에 특정 상황을 먼저 이해해야 하는 이유죠. 그다음은 화합물로 돌아가서... 실제로 그 둘의 차이점은 무엇일까요? 화합물일까요? 그렇다면 특정 화학 물질의 비율이나 백분율을 실험하는 것이라고 생각해 볼 수 있습니다. 어떤 화학 물질이 활성이라고 가정하시나요?... 이렇게 질문은 계속됩니다.
