実行実験としてのDOEモデル問題のブロック（細胞培養）私は細胞培養、6つの入力プロセスパラメータを持つ5つのブロックDOEを持っています。 最初のブロックは、温度（6つの入力プロセスパラメータのうちの1つ）が意図した設定値から外れていることを示しましたが、条件が実行された実際の設定値を知っています。 これは私のモデル全体を無効にしますか？または続行できますか。それとも、4ブロックのデザインをして、2つの要素からなる相互作用をなくした方がよいでしょうか。
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養）私の最初の考えは、実行されたランで新しい別々のデザインを作り直し、次にJMP Compare Designsプラットフォームを使ってモデル評価の観点から計画されたオリジナルのデザインへの影響を確認することです。私があなたが特定した正確なモデルがわからないので、いくつかの用語は推定できないかもしれませんし、少なくとも異なるパラメータ推定相関を持つかもしれません。しかし、私の最初の考えはあなたが「すべてが失われる」シナリオにはないということです。このステップを終えたら、通常は1ブロック内の不注意なレベルに目を向けながら、分析を進めます。繰り返しますが、いくつかの用語では問題があるかもしれませんが、この新しい設計を使用して主な実験目的をまだ実現できる可能性があります。
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養）この収差は問題ありません。私の理解すると、最初のブロックの温度レベルは正しく設定されていませんでしたが、既知の値です。正しい？そうであれば、分析を実行する前にデータテーブル内のそのブロックの温度値を更新するだけです。
ブロック全体で気温が同じレベルになるはずだったのは奇妙なことです。そのデザインは非常に珍しいです。あなたは温度を変えるのが難しい要因にしましたか？ブロックではなく、プロット全体を意味しますか？
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養）お返事ありがとうございます @markbailey
msgstr "最初のブロックの温度レベルは正しく設定されていませんでしたが、既知の値です。正しい？" - はい。
「気温はブロック全体で同じレベルになるはずだった」 - いいえ。温度は3段階（高、低、および制御）ありましたが、実験が完了した後、私たちはそれらすべての温度がオフになっていることに気付きました。
「気温を変えるのが難しい要因になりませんでしたか？」 - いいえ
「ブロックではなく、プロット全体を意味しますか？」 - 私はあなたが全体のプロットで何を意味するのかわかりません。 5ブロック実行していますが、この1ブロックですべての温度プローブにエラーがありました。 したがって、私たちが走っていると思っていた温度は（条件に関係なく、高、低、または制御に関係なく）実際の温度ではありませんでした。 各条件で気温がどれだけずれているかがわかっているので、実際の気温を逆算することができます。 これは5つのブロックのうちの最初のブロックでしたが、スケジュールが厳しくなっており、これらがこのDOE内にあるかどうか、またはいくつかのやり取りを減らす新しいDOEにあるかどうかにかかわらず、さらに4ブロック分の時間しかありません。 それは私たちの状況を一掃するのに役立ちましたか？
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養）お返事ありがとうございます @P_Bartell 。
2つの設計を比較しました（現在の5ブロックの実行と、2次対話をほとんど行わない4ブロックの実行との比較）が、5ブロックの設計がより最適であることを示しています。 それとも、私はまったく新しいデザインを作ることを提案していますか？
私はあなたの最後のコメントと混同しています、あなたは「1ブロック内の不注意なレベル」とはどういう意味ですか？
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養） @Cricci 私の最初の返事で私が提案していたのは、当初意図したデザインと実際に実行されたデザインを比較することでした。2つの5つの「ブロック」デザインの間に劇的なデザイン評価特性があるとは思わないでしょう。それから私の元同僚として @markbailey 設計マトリックスに実際のレベルを代入することによって、実際に実行された設計を分析してください。「不注意なレベル」についての私のコメントは、温度が意図しないレベルで実行されていた単一の「ブロック」を指しています。しかし @markbailey '全体プロット'に関する質問はよく取り上げられています。
実験の実行としてDOEモデルの問題をブロックする（細胞培養）ここに問題はありません。私はあなたのデザインと、あなたが実際に実験をどのように実行したかを確実に理解したかっただけです。説明をありがとうございました。
回帰分析やモデル選択の前に、データテーブルの因子レベルを更新するだけです。
