После постановки серии активных экспериментов достаточно провести ранжировку и выбрать серию опытов с максимальным выходом процесса. Анализируя эти эксперименты в парах с худшими, несложно сделать выводы о значимости той или иной группы без явной математической обработки и арифметических вычислений. При большой ошибке измерения ВП может быть сложно выбрать единственное сочетание в первой же серии. Скорее будет найден группа из 2-3 примерно равноценных экспериментов, недостоверно отличающихся друг от друга по величине ВП. Лучше сравнивать группы, сильно отличающиеся по выходу процесса, при, желательно, небольшом качественном различии. Это несложно сделать, представив результаты в виде корреляционной таблицы, переставляя строки и столбцы первоначального плана в наиболее удобном и наглядном виде. Для этого достаточно возможностей простейшего текстового редактора для любого ПК, без использования специализированных математических и статистических пакетов прикладных программ.
После нахождения сильно действующих групп факторов из разных классов, можно перейти к поиску многокомпонентной синтетической добавки, уменьшая компоненты неизвестного состава и применяя отсеивающие эксперименты по сверхнасыщенной схеме для большего количества факторов. Не исключена сильная связь между компонентами питательной среды из разных классов и при возможности это нужно проверить экспериментально. В руководстве Максимова, Федорова /1/ приведено много планов, позволяющих проверить до 32 факторов на 16 экспериментальных точках при обычной расстановке факторов и до 64 факторов при описанной выше расстановке двух факторов в одном столбце, размещая каждый фактор на своем уровне (сверхнасыщенность второго типа).
Сверхнасыщенные планы Бута и Кокса /цит. по 1/ в этом отношении предпочтительнее построенных путем комбинации случайных выборок из проверяемого множества подозреваемых факторов без каких-либо явно формализованных критериев.
Критериями оптимальности отсеивающих экспериментов можно считать учет парных сочетаний факторов с равными частотами (ортогональность вектор - столбцов), что позволяет более полно учесть сочетания высших порядков и увеличить качественное разнообразие испытуемых вариантов питательных сред при ограниченном количестве опытов в серии, обеспечить близкое к максимальному разнообразие для выбранного количества испытаний /5/. Для этого лучше всего подходят серии экспериментов с числом, кратным 4. Количественно выборки из проверяемой группы подозреваемых факторов в каждом опыте желательно должны попадать в интервал от 30 до 70% от всей проверяемой группы, незначительно отличаясь в большую или меньшую сторону в небольшом количестве опытов одной серии. Это близкая к оптимальной тактика поиска небольшой группы связанных между собой сильно действующих факторов среди достаточно большого подозреваемого множества и вероятного большого количества нейтральных, пассивных по влиянию на ВП, сочетаний факторов, строго доказанная математиками.
Как уже отмечалось выше, такие планы не единственные и устойчивы к небольшим и редким промахам (единичным) типа лишнего или не добавленного компонента в каком-либо опыте серии экспериментов. Промахи почти неизбежны в практической работе и давно описаны несложные методы их выявления и учета /7/. Таким методом, прежде всего является ранжировка результатов (упорядоченное расположение от большего к меньшему или наоборот) и отбрасывание “выскакивающих” значений, сильно отличающихся от средне ожидаемых. При поиске есть смысл более тщательно проверить “выскакивающие” результаты, поскольку они могут содержать в себе искомую группу регуляторных факторов.
TimeBiology