DOE因子におけるランダム性私はすべての要素が連続的な3要素の実験を計画しています。 要因の1つ（応答を予測する上で最も興味深いもの）では、レベルの値を設定できません。 代わりに、希望するレベルに「近い」値のサンプルから選択する必要があります。 この要素の特定のレベルについて、私は実際の値をレベル全体の範囲の約5％以内に制限することができるはずです。 それは「設定」を考慮するのに十分に近いですか、それとも（デザインまたは分析において）ランダム性を説明するべきですか？後者なら、どうですか？因子が設定されたものに対してランダムであると考えることができるときについての一般的なガイダンスはありますか？それは何ですか？あなたが十分によく見れば、すべての現実世界のファクタ設定はランダム性のいくつかの要素を含んでいます。
ありがとう
再：DOE因子におけるランダムネスああ、それはいい考えです。 ありがとう。 どうしてそんなこと考えなかったの？
再：DOE因子におけるランダムネスあなたの状況では、実験を実行するときにターゲットファクタの設定に若干のノイズがあることは実際には問題にならないと思います。 要因設定の変動による影響をチェックする1つの方法は、JMPの設計評価ツールを使用することです。
たとえば、カスタムデザインで3要素デザインを生成し、要素設定の1つを変更して、要素設定の周囲に+/- 5％の均一なランダムノイズがあるようにしました。 これが2つのデザインです。
これら2つのデザインのデザイン比較は、それらの統計的特性に関する限り、それらは実質的に同じであることを示しています。
再：DOE因子におけるランダムネスマーク、回答ありがとう。 私は私の質問をよく聞かなかったと思います。 例として、バルク抵抗率のように、私の実験装置の特性である要因があります。 全く同じバルク抵抗率を有する複数の実験装置を有することは実際上不可能である。 しかし、「高い」バルク抵抗率を持つ実験単位のサンプルと、「低い」バルク抵抗率を持つサンプルを集めることができます。 バルク抵抗率の１つのレベル内の範囲は、「高い」と「低い」との間の差の約５％である。
ランのランダム化およびラン間のバルク抵抗率の変更は簡単ですが、まったく同じバルク抵抗率を持つ複数のサンプルを取得することは事実上不可能です。
再：DOE因子におけるランダムネスあなたの質問にはおそらく2つの問題があると思いますが、私は確信が持てません。
計画的実験における無作為性はランの生成と関係がある：
- あなたはランダムに治療（条件）と実験単位を選択します。
- 各実行の前に、すべての係数設定をリセットします。
あなたが持っているなら変えにくい毎回リセットするのが難しい、あるいは不可能でさえあるファクタは、カスタムデザインでファクタ（変更）を指定するときにその事実を示すべきです。この変更は分割プロット実験 。
その一方で、あなたは望ましいファクタ設定を達成するのに必要なコントロールを持っていないかもしれません。その場合は、実際の因子レベルが元の設計値を置き換えるようにデータテーブルを更新するだけです。
