He escrito antes acerca de cómo usamos las matrices de cobertura creadas. por JMP para probar JMP en sí . Un ejemplo reciente que vino de mis colegas. Wenjun Bao y Joseph Morgan era tan intrigante que quería compartirlo con otros.
Para probar una plataforma particular en JMP Genomics Existen 14 factores diferentes que pueden variar, desde 14 niveles hasta dos niveles. ¿Qué hace que este caso sea diferente del ejemplo de preferencias del software de prueba? He discutido previamente es que para tres de los factores (Opciones de agrupación jerárquica interactiva, Opciones de agrupación agrupada jerárquica automatizada, Opciones de agrupación de combinación mínima), solo se puede establecer una para una ejecución de prueba determinada. Esta restricción surge debido al comportamiento del siguiente control de radio:
En este ejemplo, tenemos un factor para el método de agrupación de enlaces que tiene tres niveles posibles. Cada uno de los métodos de agrupación tiene uno de los factores mencionados anteriormente asociados con él. Esencialmente, estos tres factores asociados se dividen en tres casos separados para considerar. Si quisiéramos una matriz de cobertura de nivel 2, ¿no podríamos simplemente crear una matriz de cobertura de nivel 2 para cada posibilidad? Esto aseguraría que cada par posible (permisible) ocurra en nuestras pruebas.
Podríamos, pero ...
Los dos factores con el mayor número de niveles tienen 14 y 9 niveles, respectivamente. Si no tuviéramos ninguna restricción, la matriz de cobertura 2 de resistencia más pequeña posible tiene 126 = 14 * 9 ejecuciones (y la plataforma de matriz de cobertura puede encontrar dicho diseño). Sin embargo, si creamos 3 matrices de cobertura separadas, eso significa que cada una será de 126 ejecuciones, para un total de 378 = 126 * 3 ejecuciones. Una matriz de cobertura de fuerza 2 garantiza que cada par posible ocurra al menos una vez, pero al dividirlo en tres matrices de cobertura, terminamos teniendo más cobertura de la que necesitamos. Al combinar las tres matrices de cobertura, cada una de las parejas no involucradas en los factores restringidos ocurre en realidad al menos tres veces.
Lo que sería bueno es un diseño que tenga valores faltantes para los factores que no pueden ocurrir en base a las otras configuraciones.
De Verdad? ¿Valores faltantes?
Cuando lo piensas desde un tradicional GAMA Punto de vista, creando un diseño con valores faltantes suena tonto. Pero para cubrir matrices, donde estamos viendo combinaciones de factores, tiene mucho sentido: si un factor tiene un valor perdido en una fila, significa que no es relevante para esa prueba en particular. Esto también significa que si vemos una falla en esa prueba, sabemos que el factor faltante no está involucrado en la causa. Afortunadamente, nuestra Herramienta de análisis reconoce valores perdidos también.
OK, entonces, ¿cómo puedo crear este diseño?
Considere uno de los tres métodos de agrupación, agrupación jerárquica automatizada. Cuando aparece, otro factor, las Opciones de agrupación jerárquica automatizada, puede tomar tres niveles diferentes, mientras que las Opciones de agrupación jerárquica interactiva y las Opciones de agrupación de combinación mínima deben faltar. Podemos usar el práctico combinaciones de filtros prohibidos , y cuando el Método de agrupación de vinculación es la agrupación jerárquica automatizada, no permita todos los valores para las opciones de agrupación jerárquica interactiva, únase con un OR y haga lo mismo con la agrupación jerárquica automatizada y las opciones de agrupación de combinación mínima.
Luego podríamos seguir un procedimiento similar para los otros dos métodos de agrupación que vinculan estos con las declaraciones OR del filtro de datos. Así que ahora deberíamos estar listos para crear el diseño ...
No del todo
Hemos pasado por alto una cosa en nuestras combinaciones no permitidas que es muy fácil de pasar por alto: el diseñador aún intentará que los pares de esos factores restringidos se muestren en filas sin el método de agrupación, lo que no tiene ningún sentido para nuestro diseño. Por lo tanto, debemos impedir que ocurran todas las combinaciones posibles entre esas columnas. Por ejemplo, si seleccionamos las opciones de agrupación jerárquica interactiva y las opciones de agrupación jerárquica automatizada del filtro, obtendríamos (con las combinaciones anteriores prohibidas recortadas de la parte superior):
Después de que hayamos hecho esas combinaciones y las combinaciones no permitidas mencionadas anteriormente, todas conectadas utilizando OR en el filtro, podemos crear el diseño.
El diseño
La plataforma Covering Array nos ofrece un diseño de 140 ejecuciones (más sobre esto en un momento, pero este es, de hecho, el tamaño de ejecución más pequeño posible), con solo una de las opciones de agrupación jerárquica interactiva, opciones de agrupación jerárquica automatizada, agrupación de combinación mínima Opciones establecidas para cada fila y las otras dos que faltan. He puesto la tabla de datos en el Intercambio de archivos en la comunidad de usuarios JMP , donde puedes ver el resultado final y echar un vistazo al aspecto de las combinaciones rechazadas resultantes.
Pensamientos finales
Si bien se necesitó trabajo adicional para configurar las combinaciones no permitidas, el ahorro en el número de pruebas (378 contra 140) fue espectacular. Con la ayuda del Filtro de combinaciones no permitidas, una vez que se determinó lo que debería rechazarse, fue fácil ingresarlas, incluso con varias combinaciones diferentes.
El entusiasta lector puede haber notado que podría colapsar todos los valores posibles de las tres variables en un factor con 10 niveles (así es como supe que 140 = 14 * 10 carreras era el límite inferior). Si bien es ciertamente posible construir el diseño de tal manera, es fácil perder el contexto de lo que la variable está tratando de describir.
¿Te encuentras con tipos similares de problemas al usar arreglos de arreglos? Si hay interés, podemos ver cómo agregar la capacidad para generar fácilmente la combinación no permitida especializada cuando algunos factores no se pueden probar juntos. ¡Gracias por leer!
