3단계로 진행된 실험이 실패했을 경우 어떻게 수정해야 할까요?저는 월별로 실행 횟수를 제한해 놓은 DOE(계획)를 가지고 있습니다. 한 달에 4번씩 실행할 수 있으므로 3개월 동안 총 12번 실행할 수 있습니다.
실험설계(DOE) 요인과 무관한 외부 상황으로 인해 블록 내 실행 중 하나가 실패할 경우, 설계를 복구할 수 있는 방법이 있을까요?
예를 들어, 첫 번째 실험 블록의 4번째 실험은 원자재 공급업체 문제로 인해 중간에 중단해야 했기 때문에 해당 블록에서는 3번의 실험만 완료되었습니다. 실험 설계를 수정하여 첫 번째 블록은 3번, 두 번째 블록은 4번, 세 번째 블록은 4번의 실험으로 구성할 수 있을까요? 아니면 처음부터 다시 시작해야 할까요(처음부터 시작하면 한 달 정도 시간이 더 걸릴 것 같습니다)?
만약 3회 실행 블록, 5회 실행 블록, 그리고 4회 실행 블록 순으로 진행할 수 있다면 어떻게 해야 할까요? 이런 상황에서 다른 분들은 어떻게 하실지 궁금합니다. 그리고 이미 완료된 3회 실행 데이터를 처음부터 다시 시작하지 않고 어떻게 활용할 수 있을까요? 요인 수를 줄이거나, 요인 수를 줄여서 3회 실행 블록으로 진행하는 등의 방법을 고려해야 할까요?
실험 설계제목: 3개 블록으로 진행된 실험이 실패했을 때 어떻게 수정해야 할까요?저는 그 실험이 "망가졌다"고는 말하지 않겠습니다. 남은 데이터를 통해 배울 점은 여전히 있습니다.
제공된 정보만으로는 구체적이고 유용한 조언을 드리기가 매우 어렵습니다. 실험 데이터 표를 제공해 주시겠습니까? 각 블록에 4개의 처리를 할당하신 것 같은데, 블록과 관련된 요인(예: 노이즈)은 무엇입니까? 예측을 수행하셨습니까? 모델 효과의 예측 순위는 어떻게 됩니까? 블록 효과의 예측 크기는 얼마입니까? 설계 구조의 해상도는 어떻게 됩니까? 등등.
누락된 데이터를 "대체"하는 방법은 여러 가지가 있지만, 설계 구조를 고려할 때 이러한 방법들이 얼마나 유용할지는 제한적입니다. 다음은 몇 가지 대체 옵션입니다.
1. 나머지 11개 처리의 반응 평균값을 사용하거나 (또는 해당 블록 내 3개 처리의 평균값을 사용) 합니다. 이렇게 하면 해당 처리의 영향을 줄이는 경향이 있습니다.
2. 예측값을 사용하십시오 (이는 실험을 실행하기 전에 예측을 수행했다는 가정하에 적용됩니다).
3. 의도한 모델에서 자유도 1개를 제외하고 나머지 11개 처리에 대해 회귀 분석을 수행합니다(일반적으로 가장 높은 차수의 효과 또는 가장 작을 것으로 예측되는 효과). 예측 공식을 저장하면 누락된 처리에 대한 예측값이 JMP 표에 완성됩니다. 참고: 예측 공식을 실행하기 전에 블록 효과의 크기를 확인하고 블록 효과를 보정하기 위해 값을 조정하는 것이 좋습니다.
4. 위의 모든 과정을 수행하고 결과를 분석하여 해당 처리 하나가 결과에 얼마나 영향을 미치는지 판단합니다. 전반적으로 의견이 일치한다면, 누락된 처리가 큰 문제가 되지 않는다고 결론 내릴 수 있습니다. 의견이 일치하지 않는다면, 더 많은 데이터가 필요할 가능성이 높습니다. 따라서 문제는 누락된 처리를 다시 실행해야 하는지 여부입니다. 동일한 설계 공간(또는 예상 설계 공간)에서 실행해야 할까요? 다시 실행하면 네 번째 블록 효과가 발생하므로, 블록 효과를 "보정"하기 위해 다른 처리도 다시 실행해야 할까요?
