ダミー変数を用いた決定的スクリーニング実験<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
私は5つの共通変数（2レベルのカテゴリカルと2レベルの数値の組み合わせ）を使った実験をしています。 6番目の変数はガラスかプラスチックです、しかし、それらは一緒に使われません、それは実験的な実験の各々においてどちらか一方です。 これが問題です。
ガラスには2つの数値レベルがあり、プラスチックは実際には2つの要素、つまり2つのレベルのカテゴリカルと2つのレベルの数値に分けられます。
ガラスまたはプラスチック用のダミー変数を作成し、次にガラスレベル用の2番目のダミー変数とプラスチック用の3番目のダミー変数を作成することを考えましたが、うまくいきませんでした。 ダミー変数の中にダミー変数を入れ子にするのと似ていますが、入れ子になった変数はさまざまな要因を表します。 とにかくJMPがどうやってそれを分析するのか私は理解できませんでした。
任意のアイデアがいただければ幸いです。
再：ダミー変数による決定的スクリーニング実験現在、私はあなたがそれぞれの実験のために18回の実行であなたが提案するように準備された2つのスクリーニング実験を持っています。 私はその数字を1つ大きくし、総実行数を減らして削減することを望んでいました。 ランは破壊的で多くのお金がかかります。
再：ダミー変数による決定的スクリーニング実験Louのアプローチはシンプルで直接的なので、私は気に入っています。これらの選択は相互に排他的であるため、ガラスとプラスチックの選択に関する相互作用については心配しないでください。あなたが大きな効果を探しているならば、これら二つの実験は小さいかもしれません。
再：ダミー変数による決定的スクリーニング実験ガラス/プラスチックの要素を6レベルのカテゴリカル、すなわちG1、G2、P11、P12、P21、P22として扱うことを考えましたか？
これはDSDを許可しませんが、カスタムデザインプラットフォームを使用してこのシナリオを実行できます。
