실험 설계 가이드
DOE 소개
실험 설계 플랫폼 개요
JMP DOE 플랫폼은 실험을 설계, 평가 및 분석할 수 있도록 도와 줍니다. 대부분의 플랫폼은 설계를 구성하는 데 초점을 맞춥니다. 그 외의 다른 플랫폼은 설계 작업을 지원합니다. 간편 DOE는 전체 DOE 프로세스를 안내합니다. 이 섹션에서는 DOE 메뉴에 있는 각 플랫폼에 대해 개략적으로 살펴 봅니다.
설계 구성 플랫폼
간편 DOE
단일 JMP 플랫폼에서 설계를 정의하고, 데이터를 입력하고, 실험을 분석합니다. 설계 및 분석 단계를 진행할 때 도움이 필요하면 안내 모드를 사용합니다. 사용자가 직접 진행하려면 가변 모드를 사용합니다.
사용자 설계
다양한 설정에 맞는 설계를 구성합니다. 사용자 설계는 전통적 설계에만 기반한 방법보다 비용 효율적이고 더 유연합니다. 사용자 설계 플랫폼 내에서 설계 탐색기를 사용하여 현재 요인 및 모형 규격에 대한 대안 설계를 탐색할 수 있습니다.
사용자 설계는 다양한 유형의 요인, 제약 조건, 허용되지 않는 조합 등을 수용합니다. 주어진 런 수를 고려하여 추정이 필요한 효과 및 적합한 효과를 지정할 수 있습니다. 실험 환경의 예산에 맞도록 런 수를 지정할 수 있습니다. 또한 사용자 설계는 변경하기 어려운 요인과 변경하기 매우 어려운 요인을 지원하므로 분할구 설계 및 관련 설계를 구성할 수 있습니다.
사용자 설계 플랫폼은 다음과 같은 여러 가지 특수 설계 유형을 구성합니다.
– 선별
– 반응 표면
– 혼합물
– 랜덤 블록
– 분할구
– 분할-분할구
– 이원 분할구
다른 플랫폼을 사용하여 전통적 선별, 반응 표면 및 혼합물 설계를 구성할 수도 있습니다. 그러나 사용자 설계 플랫폼은 다른 플랫폼에서 사용할 수 없는 유연성을 제공합니다. 분할구 설계는 사용자 설계 플랫폼을 통해서만 구성할 수 있습니다.
확증적 선별 설계
연속형 요인 및 2수준 범주형 요인에 대한 선별 설계를 구성합니다. 확증적 선별 설계는 활성 교호작용 또는 곡률이 의심되는 경우에 유용합니다. 확증적 선별 설계를 사용하면 2차까지의 효과 사이에 완전 교락을 방지하면서 강력한 비선형 효과의 원인을 식별할 수 있습니다.
확증적 선별 설계는 요인이 4개 이상 있는 실험에 가장 적합합니다. 확증적 선별 설계에서는 런을 블록으로 그룹화할 수 있습니다. 블록 수는 사용자가 지정합니다.
선별 설계
임의 개수의 수준으로 연속형, 이산 수치형 및 범주형 요인에 대한 선별 설계를 구성합니다. 표준 설계가 있는 경우 다음과 같은 두 가지 옵션을 사용할 수 있습니다.
– 전통적 선별 설계 목록에서 선택합니다. 이 설계는 2수준 연속형 요인, 2수준/3수준 범주형 요인 또는 이산 연속형 요인을 허용합니다.
– 주효과에 대한 직교 설계 또는 근사 직교 설계를 생성합니다. 근사 직교 설계는 2수준 연속형 요인뿐 아니라 원하는 수의 수준으로 범주형 및 이산 수치형 요인을 허용합니다. 이 설계는 무시할 수 있는 교호작용이 있는 경우 주효과를 추정하는 데 중점을 둡니다.
대부분의 선별 상황에서 표준 설계를 사용할 수 없습니다. 이러한 경우 근사 직교 선별 설계를 구성할 수 있습니다.
반응 표면 설계
연속형 요인의 2차 함수를 모델링하는 설계를 구성합니다. 2차 효과를 적합시키려면 반응 표면 설계에 각 요인에 대한 세 가지 설정이 필요합니다. JMP에서는 최대 8개 요인에 대한 반응 표면 설계를 제공합니다.
중심 합성 설계 또는 Box-Behnken 설계 목록에서 선택할 수 있습니다. 필요한 경우 직교로 블록화하는 중심 합성 설계가 목록에 포함됩니다. 중심 합성 설계에 대한 다양한 수정도 지원됩니다.
완전 요인 설계
여러 개의 연속형 요인 또는 범주형 요인에 대한 완전 요인 설계를 구성합니다. 두 경우 모두 수준 수에 제한이 없습니다. 완전 요인 설계에서는 요인 설정 조합이 있을 때마다 런이 발생합니다. 완전 요인 설계는 큰 경향이 있습니다. 런 수는 요인 수준 수의 곱과 같습니다.
혼합물 설계
요인이 혼합 내 성분일 때 사용하는 설계를 구성합니다. 혼합물 실험에서 한 성분의 비율을 변경하려면 나머지 성분 중 하나 이상을 변경하여 합계를 유지해야 합니다. 일부 전통적 혼합물 설계 방법을 포함하여 최적, 심플렉스 중심, 심플렉스 격자, 꼭지점, ABCD, 공간 채움 등 여러 설계 유형 중에서 선택할 수 있습니다. 최적, 꼭지점 및 공간 채움 혼합물 설계의 경우 선형 부등식 제약 조건을 지정하여 설계 공간을 제한할 수 있습니다.
Taguchi 배열
신호 대 잡음 분석에 사용하는 설계를 구성합니다. 이 설계는 Taguchi의 내측 및 외측 배열 방법을 기반으로 합니다. 제어 요인 설정은 내측 배열을 구성하고 잡음 요인 설정은 외측 배열을 구성합니다. 평균과 신호 대 잡음 비가 관심 반응입니다.
Taguchi 배열을 사용하는 대신 제어 요인, 잡음 요인 및 제어*잡음 교호작용을 포함하는 사용자 설계를 구성할 수 있습니다. 결합 배열이라고 하는 이 설계는 일반적으로 Taguchi 배열보다 비용 효율성이 높고 유익합니다.
선택 설계
잠재적 제품을 비교하는 데 사용할 수 있는 설계를 구성합니다. 선택 설계의 요인은 제품 속성입니다. 이 설계는 다양한 속성의 조합인 제품 프로파일을 한 쌍으로 또는 3~4개의 그룹으로 배열합니다. 실험은 응답자가 한 쌍의 프로파일 중 선호하는 프로파일을 표시하도록 구성됩니다. 제품 속성에 대한 사전 정보를 반영하는 선택 설계를 생성할 수 있습니다.
최대차이
최대차이 연구 중에 응답자에게 제공할 수 있는 선택 집합으로 구성된 설계를 생성합니다. 응답자는 소수의 선택 집합 중에서 가장 선호하는 옵션과 가장 선호하지 않는 옵션만 보고합니다. 이렇게 하면 응답자가 선호도를 기준으로 옵션 순위를 지정하게 되고, 이로 인해 표준 선호도 척도를 사용하는 것보다 더 확증적인 순위를 얻는 경우가 많습니다.
덮기 배열
소프트웨어, 네트워크 및 기타 시스템을 테스트하는 데 사용할 수 있는 조합 설계를 구성합니다. 강도 t 덮기 배열은 모든 t 요인의 모든 수준 조합이 하나 이상의 런에 나타나는 특성을 가지고 있습니다. 덮기 배열에서 허용하는 범주형 요인의 수는 제한이 없으며 각 요인은 임의 개수의 수준을 사용합니다. 허용되지 않는 조합을 지정할 수 있습니다.
공간 채움 설계
관심 시스템이 결정적 또는 근사 결정적 시스템인 상황에 대한 설계를 구성합니다. 일반적으로 매우 복잡한 결정적 컴퓨터 시뮬레이션 모형의 단순한 대리 모형을 생성하는 작업을 포함합니다.
결정적 시스템에서는 변동이 없습니다. 이 설계의 목표는 적합 모형과 참모형 사이의 차이(편향)를 최소화하는 것입니다. 공간 채움 설계는 각 설계점을 가능한 한 멀리 분산시키거나 설계 영역 전체에 균등하게 간격을 두어 이 목표를 달성하려고 합니다.
JMP에서는 7개의 공간 채움 설계 방법을 제공합니다. 이 중 하나인 쾌속 유연 채움 설계는 수준이 여러 개 있는 범주형 요인을 수용하고 선형 제약 조건을 지원합니다.
일정형 스트레스 가속 수명 시험 설계
최대 3개의 일정형 스트레스 가속 요인이 포함된 수명 시험에 대한 주효과 설계를 구성하고 평가합니다. 분위수 또는 고장 확률을 추정하는 데 최적화된 설계를 선택할 수 있습니다. 이 가속 고장 데이터를 사용하여 정상적인 사용 조건에서의 제품 신뢰도를 예측합니다.
비선형 설계
모수에서 비선형인 모형을 적합시키는 데 사용하는 설계를 구성하고 확대합니다. 기존 데이터에 적합된 모형의 추정값을 사용하여 설계를 구성할 수 있습니다. 모형 기반 추정값이 없는 경우에는 사전 지식을 적용하여 설계를 구성할 수도 있습니다.
균형 불완비 블록 설계
한 블록에서 k개 처리(k < a)만 실행할 수 있는 경우, b개 블록에서 a개 처리를 검정하기 위한 설계를 구성합니다.
MSA 설계
MSA(측정 시스템 분석) 실험에 대한 완전 요인 설계를 구성하고 설계 진단 측도를 제공합니다.
그룹 직교 과포화 설계
과포화 선별 설계를 구성합니다. 이 설계는 조사할 요인의 수가 실현 가능한 런 수보다 많을 때 초기 단계 작업에 적절합니다. 그룹 직교 과포화 설계는 모형 선택에 적합한 특성을 가진 2수준 과포화 설계의 특수한 종류입니다.
가속 수명 시험 설계
고장 시간을 가속화하기 위한 극단적 조건에서 제품을 테스트하는 데 유용한 설계를 구성하고 확대합니다. 이 실험 결과를 사용하면 일반적인 작동 조건에서 신뢰도를 예측할 수 있습니다.
수명 분포는 로그 정규 또는 Weibull일 수 있습니다. 설계에 하나 또는 두 개의 가속 요인이 포함될 수 있습니다. 가속 요인이 두 개인 경우 요인 교호작용을 포함하도록 선택할 수 있습니다. 가속 모형 모수에 대한 사전 분포를 지정할 수 있습니다. D-최적 설계 및 두 가지 유형의 I-최적 설계를 사용할 수 있습니다.
지원 플랫폼
설계 확대
결과 설계가 최적 상태가 되도록 기존 설계에 런을 추가합니다. 설계 확대를 사용하면 반복적인 방식으로 실험을 수행할 수 있습니다. 설계 반복, 중앙점 추가, 설계 접기, 축 점 추가, 점을 추가하여 공간 채움 설계 생성 또는 지정된 수의 런으로 설계 확대 등이 가능합니다. 런을 블록으로 그룹화하여 원래 런을 확대된 런과 구분할 수 있습니다. 원래 모형에 없는 모형 효과를 추가하고 해당 효과에 대한 요구 사항을 지정할 수 있습니다.
확증적 선별 설계 적합
DSD를 위한 유효 모형 선택이라는 방법론을 사용하여 확증적 선별 설계를 분석합니다. 이 방법론은 확증적 선별 설계의 특수 구조를 활용합니다.
그룹 직교 과포화 설계 적합
그룹 직교 과포화 설계를 분석합니다. 이 분석 기법은 그룹 직교 과포화 설계의 그룹 직교 구조를 활용합니다.
설계 평가
기존 실험 설계에 진단 기능을 제공합니다. 설계 평가 플랫폼은 설계의 장점과 한계를 평가할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 이 플랫폼은 JMP로 생성한 설계뿐 아니라 모든 데이터 테이블과 함께 사용할 수 있습니다.
다음과 같은 몇 가지 진단이 제공됩니다.
– 검정력 분석
– 예측 분산 그림
– 모수에 대한 추정 효율도
– 별칭 행렬 - 모형 효과에 대한 편향 구조 표시
– 색상 맵 - 효과 간의 절대 상관 표시
– 설계 효율도 값
설계 비교
최대 4개의 설계를 참조 설계와 비교합니다. 이 플랫폼을 사용하여 설계 성능을 탐색, 평가 및 비교할 수 있습니다. 진단 결과는 설계 작동 상태를 독립적 방식 및 서로 상대적인 방식으로 나누어 보여 줍니다.
표본 크기 탐색기
표본 크기 및 검정력을 계산하기 위한 표본 크기 탐색기를 제공합니다. 표본 크기 탐색기를 사용하면 연구 가정이 연구에 필요한 관측값(런, 실험 단위 또는 표본)의 개수에 어떤 영향을 주는지 평가하고 비교할 수 있습니다. 가설 검정, 구간 추정, 신뢰도 데모 및 시그마 품질 수준에 대한 탐색기가 있습니다.