DOE因子的隨機性我正在設計一個3因子實驗，所有因素都是連續的。 對於其中一個因素（最有意義的預測響應），我無法設置水平的值。 相反，我必須從一個“接近”所需級別的值的樣本中進行選擇。 對於這個因素的給定水平，我應該能夠將實際值限制在水平範圍的約5％範圍內。 是否足夠接近將其視為“設定”，還是應考慮隨機性（在設計或分析中）？如果是後者，怎麼樣？是否可以考慮設定因子與隨機因素的一般指導？它是什麼？如果你仔細觀察，每個真實世界因素設置都包含一些隨機性。
謝謝
Re：DOE因子的隨機性啊，這是個好主意。 謝謝。 我為什麼不這麼想？
Re：DOE因子的隨機性我認為在您的情況下，實際執行實驗時，目標因子設置會產生一些噪音並不重要。 檢查因子設置變化影響的一種方法是使用JMP中的設計評估工具。
例如，我在自定義設計中生成了3因子設計，然後修改了其中一個因子設置，使其在因子設置周圍具有+/- 5％的均勻隨機噪聲。 這是兩個設計
這兩種設計的設計比較表明，就統計特性而言，它們實際上是相同的：
Re：DOE因子的隨機性馬克，謝謝你的回复。 我想我沒有好好問我的問題。 作為一個例子，我有一個因素，我的實驗單位的屬性，如體電阻率。 具有完全相同的體電阻率的多個實驗單元實際上是不可能的。 但是，我可以收集具有“高”體積電阻率的實驗單元樣品，以及具有“低”體積電阻率的樣品。 體電阻率因子的一個電平範圍內的範圍是“高”和“低”之差的約5％。
隨機運行和改變運行之間的體積電阻率很容易，但是獲得具有完全相同的體電阻率的多個樣品實際上是不可能的。
Re：DOE因子的隨機性我認為你的問題可能有兩個問題，但我不能確定。
設計實驗中的隨機性與生成運行有關：
- 您隨機選擇治療（條件）和實驗單位。
- 您在每次運行之前重置所有因子設置。
如果你有難以改變每次都很難甚至無法重置的因素，那麼當你在Custom Design中指定因子（Changes）時，你應該指出這個事實。這種變化使得裂區實驗 。
另一方面，您可能沒有必要的控制來實現所需的因子設置。如果是這種情況，則只需更新數據表，以便實際因子級別替換原始設計值。
