<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは
誰かが私が私が2kの要因実験でどれだけの中心点を持つべきであるか理解するのを手伝うことができますか？例えば、1回の複製で2 ^ 3の階乗実験で中心点はいくつありますか
1回の複製で2 ^ 4の階乗実験で中心点はいくつありますか
0複製など2 ^ 3階乗実験で中心点はいくつありますか。
ありがとう
ラモンバマー
こんにちはラモン。実験ノイズをよく理解したいので、中心点が5または6の2 ^ 3の階乗を設計しました。実験者は8回以上の実行を実行できないため、または因子に2つの離散レベル（オン/オフ、古い/新しい）しかないため、中心点を含まない2 ^ 3の階乗も設計しました。
要因実験に含まれる中心点の数は、実際に実験から得たい情報の種類によって異なります。設計された実験に中心点を追加することで得られる3種類の情報があります。
純粋な実験誤差の推定 - 各要因の影響をテストするには、"ノイズ"または実験誤差の信頼できる推定値が必要です。各冗長点または複製点（階乗点の中心点のいずれか）は、実験誤差を推定するための別の自由度を提供します。デザインを作成する n JMP、模擬応答データを追加し、Fit Modelプラットフォームを実行し、[Lack of Fit]ボックスの下のPure Error自由度をチェックします。ガイドラインの最小値3から6を見ましたが、それらの最小値がまだ不可能な場合もあります。
非線形トレンドの検出 - デザインに中心点を追加すると、2レベル階乗の3番目のレベルが作成されます。これにより、曲率のテストが可能になります。この曲率テストでは、曲率が要因1、要因2、...、または要因 "k"のいずれに起因しているのかがわかりません。要因効果テストと同様に、曲率を検出するために少なくとも3つまたは4つの中心点を含めるのが一般的です。
経時安定性の決定 - 実験の実行が同時に実行されないと仮定すると（たとえば、8つのトウモロコシ畑または8つのフラスコ）、実験実行中に時間のずれやスパイクが発生する可能性があります。これらの状況を検出するために、中心点を要因分析全体にわたって均等に分散させることができます。中心点を別々にプロットして傾向を確認することができます。4つか6つの中心点があっても、これはまだ経時安定性のための非常に粗雑なテストです。
結論：プロセスと実験目的のあなたの理解に基づいて、中心点の数は判断の呼びかけです。主な効果や相互作用を検出するにはさらにパワーが必要になる可能性があるため、要因実験全体を再現することがより重要になる場合があります（特に実験ノイズと比較して変化が小さい場合）。
それが役に立つことを願っています。
ハワードラウフ
