プロセスの歩留まりに対する添加剤の濃度と添加のタイミングの影響をテストするためのカスタムデザインを設計しています。 私はデザインに添加物を一切含まないようにしたいと思います。 何も追加されていないときに追加のタイミングを変数にすることの不条理を回避するにはどうすればよいですか。タイミング変数をゼロより高い濃度でのみ適切にするようにJMPに指示する方法はありますか？
ありがとう。 私の現在の戦略は両方の要因で実験を設計することですが、最初に添加剤を加えることがさらに望ましいかどうかを見つけるために濃度だけでデータを最初に分析することです。 分析がそれを示しているならば、私はタイミングを加えて、両方の要因で分析をするでしょう。 これはそれほどエレガントではないことを私は知っています。それが私が質問を投稿する理由です。
私があなたの問題を理解しているならば、これはネガティブコントロールグループによる実験計画と呼ばれます。薬物研究はプラセボ対照実験デザインと呼び、工業用実験はそれらを「ベースライン」試験と呼ぶ。
2連続因子DOEは通常、予測モデルの開発や目標への道筋、歩留まりの向上（最急上昇または相互作用の探査）を見つけることに関心があります。 しかしながら、ネガティブコントロール群は、比較群として最も頻繁に使用されている。
2因子実験を計画することをお勧めします。ネガティブコントロールをどのように「追加」するかは、DOEによって異なります。たとえば、Kブロックで実験を実行する予定のロット、ロット、設備などのブロッキングファクタがあるとします。それからあなたは各ブロックであなたのネガティブコントロールを追加するべきです。 複製を使用している場合は、ネガティブコントロールの複製があるはずです。 そして順序は（可能ならば）ランダム化されるべきです。
添加剤を使用しない場合と添加剤の濃度が異なる場合を比較しているので、実験を計画する際には、汚染や蓄積の影響によって生じる偏りがないように、十分注意してください。
これ以上の文脈がなければ、それが私があなたの実験を計画するためにお勧めできるすべてです。
実験結果が入手可能になった後の分析に関して、ここにいくつかの提案があります：
- 生の結果、収量とグループ分けの要因、濃度とタイミングの変動チャートを作成し、ネガティブコントロールが各要因のレベルとして0になるようにします。 ブロッキング要因がある場合は、それらをグループ化要因としても含めます。これにより、外れ値やその他のデータ異常を探したり、ネガティブコントロール（0,0）と他の結果との比較を始めることができます。
- 2連続因子実験を分析するなしでネガティブコントロール：モデルの作成、最適化など
- 次に、必要に応じて、ネガティブコントロール（ベースライン）の収量（平均）と安定性（担当者の場合）を提案/モデル化された条件と比較します。時々、そしてANOVAが使われるでしょう、しかししばしば必要ではありません、
JMPコミュニティには、反対の提案や追加の提案がある良い例、提案、または参考文献がある人もいます。
私はあなたの実験がうまくいってあなたが多くを学ぶことを願っています。
