Elegir la herramienta adecuada para diseñar su experimento en JMPHay 14 o 15 herramientas diferentes para diseñando un experimento en JMP , dependiendo de si tienes Pro JMP O no. Aquí hay recomendaciones sobre cuándo usar qué herramienta de diseño.
Diseño personalizado: la herramienta multiusos
El primer elemento del menú DOE es la herramienta Diseño personalizado. Proporciona el conjunto de capacidades más flexible y completo de todas las herramientas de diseño. Como tal, creemos que debería ser el más utilizado de todos. La figura 1 a continuación muestra la flexibilidad de la herramienta Diseño personalizado para incorporar múltiples factores de diferentes tipos.
Figure 1: Custom design set-up with two continuous factors and one categorical factor blocked to remove the day to day effect where there are three runs per day.Figure 1: Custom design set-up with two continuous factors and one categorical factor blocked to remove the day to day effect where there are three runs per day.Figure 1: Custom design set-up with two continuous factors and one categorical factor blocked to remove the day to day effect where there are three runs per day.Figure 1: Custom design set-up with two continuous factors and one categorical factor blocked to remove the day to day effect where there are three runs per day.Figure 1: Custom design set-up with two continuous factors and one categorical factor blocked to remove the day to day effect where there are three runs per day.Figura 1: configuración de diseño personalizado con dos factores continuos y un factor categórico bloqueado para eliminar el efecto diario donde hay tres ejecuciones por día.
Augment Design: el diseñador personalizado para agregar nuevas ejecuciones
La herramienta Diseño de aumento es el segundo elemento del menú DOE. Su propósito es agregar ejecuciones a un conjunto de ejecuciones que ya se han realizado. Tiene las mismas capacidades que la herramienta Diseño personalizado.
En la parte inferior de la primera ventana de esta herramienta de diseño, hay varios botones que controlan el método de aumento deseado. Los dos que recomendamos son Space Filling (para aumentar los experimentos informáticos deterministas) y Augment (para experimentos físicos).
Cribado definitivo: la herramienta de referencia para el cribado con factores en su mayoría continuos
Puede crear Diseños de detección definitivos (DSD) utilizando el tercer elemento del menú DOE. Los DSD son apropiados para usar cuando su objetivo es evaluar más de cuatro factores con tres o menos factores categóricos en solo dos niveles. Sin embargo, esta herramienta no es adecuada si existen restricciones de desigualdad lineal en los factores o combinaciones no permitidas de los niveles de los factores. Para obtener más información sobre esto, lea mi publicación en Usos adecuados e inadecuados de los DSD .
Figure 2: Correlation cell plot of a DSD used to improve the catalytic conversion of CO2 to plastic.Figure 2: Correlation cell plot of a DSD used to improve the catalytic conversion of CO2 to plastic.Figure 2: Correlation cell plot of a DSD used to improve the catalytic conversion of CO2 to plastic.Figure 2: Correlation cell plot of a DSD used to improve the catalytic conversion of CO2 to plastic.Figure 2: Correlation cell plot of a DSD used to improve the catalytic conversion of CO2 to plastic.Figura 2: Gráfico de celdas de correlación de un DSD utilizado para mejorar la conversión catalítica de CO2 a plástico.
Clásica: Herramientas para aquellos que prefieren diseños de libros de texto.
La herramienta de diseño clásico es el cuarto elemento del menú DOE. Ninguna de las cinco herramientas de diseño del submenú se recomienda para experimentadores novatos.
Estudios de consumo: herramientas de diseño para estudios de preferencias de mercado
Si desea realizar un experimento de preferencia de marketing, el menú Estudios del consumidor es adecuado. Hay dos opciones en el submenú. Utilice la herramienta Choice Design para evaluar las posibles preferencias de productos en función de los atributos del producto o servicio. Utilice la herramienta de diseño MaxDiff para comparar productos existentes.
Propósito especial: herramientas expertas para soluciones específicas
Hay cuatro o cinco herramientas de diseño de propósito especial, dependiendo de si tiene Pro JMP O no. Cada una de las herramientas de la Proposito especial menú proporciona una solución para un tipo de problema específico de la aplicación. Estas herramientas son principalmente para usuarios expertos.
- Si usted tiene Pro JMP y necesita probar un sistema determinista en busca de defectos, use la herramienta Matriz de cobertura.
- Si tiene un modelo informático determinista y desea desarrollar un modelo sustituto más simple para una predicción rápida, utilice la herramienta de diseño Space Filling.
- La herramienta de diseño de prueba de vida acelerada se usa para evaluar la confiabilidad de un producto al someter las unidades a tensiones que son más intensas que las condiciones de uso anticipadas para causar fallas más rápidas de lo que se anticipa con un uso normal.
- La herramienta Diseño no lineal es útil cuando existe una teoría física que predice una forma funcional. Requiere una columna de fórmula con la forma funcional deseada y conjeturas para los parámetros desconocidos.
- La herramienta Diseño de bloques incompletos balanceados es nuevo en JMP 14 . Es útil para el caso especial cuando hay un factor de tratamiento categórico y un factor de bloqueo. Generalmente, el factor de bloqueo tiene menos corridas por bloque que niveles de tratamiento.
¿Cómo decide qué diseñador usar del menú DOE en JMP?
Re: Elegir la herramienta adecuada para diseñar tu experimento en JMPEl siguiente artículo también es una excelente referencia para comprender por qué los diseños experimentales pueden ser tan valiosos para extraer/cuantificar información significativa de los experimentos sin gastar tiempo y dinero para realizar un experimento que pruebe cada combinación de tratamiento posible (en algunos casos, esto es incluso prácticamente imposible, por ejemplo, para sistemas muy complejos que dependen de muchos efectos sinérgicos y/o antagónicos):
Regularidades en datos de experimentos factoriales, Li, Sudarsanam, Frey, Complejidad , © 2006 Wiley Periodicals, Inc., vol. 11, n.º 5 DOI 10.1002/cplx.20123 ( https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.94.8977&rep=rep1&type=pdf )
Los autores observaron diseños que tenían entre 3 y 7 factores.Observaron un conjunto de 113 experimentos del mundo real y los volvieron a analizar para verificar las suposiciones de detección.
- El porcentaje de efectos principales activos fue del 41%
- Los efectos principales promediaron 2 veces más grandes y 3 veces más que 2FI
- El porcentaje de 2FI fue del 11% en general.
- El porcentaje de 3FI fue <7% en general.
- Porcentajes condicionales:
- 2FI es prácticamente significativo y...
- …Ambos efectos principales activos: 33%
- …Un efecto principal activo: 4,5%
- …Sin efectos principales activos: 0,5%
Por lo tanto, es muy inusual que una interacción de 2 factores sea importante cuando ninguno de los efectos principales es importante (en otras palabras: efecto herencia generalmente se mantiene).
Nota: los 3FI son aún menos comunes y tenían menos de 1/4 del tamaño de los ME activos.Estos términos también son clásicamente difíciles de interpretar dentro del contexto de los experimentos físicos y a menudo se ignoran por esta razón, especialmente dado que los porcentajes condicionales son incluso más bajos que para los 2FI.
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En su conjunto, la "regla general" aquí es que la cantidad de 2FI activas (es decir, prácticamente significativas) es aproximadamente 1/3 de la cantidad de ME activas (en otras palabras, escasez de efecto generalmente se mantiene).
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Re: Elegir la herramienta adecuada para diseñar tu experimento en JMPCreo que puedo usar este diagrama de flujo "DOE usando JMP" para enseñar a mis colegas por un período abreviado (4 a 8 horas) pero solo para los primeros tres pasos.
Re: Elegir la herramienta adecuada para diseñar su experimento en JMPHola,
Bajo el diseño del Cliente, en el Modelo hay 5 opciones: Efectos Principales, Interacciones, RSM, Cruz, Potencia. ¿Puedo tener detalles sobre cómo y en qué situación/condición usar en cada modelo?
