具有“订购”因素的实验设计与分析（2019-US-30MP-200）级别：中级
PPG工业公司科学家Kevin Gallagher
快速浏览一下JMP Custom Design平台，发现有几种类型的因素（连续，离散数值，分类，阻塞，协变量和混合因素）。 但是，很少注意一类非常重要的实验因素： Ø 刻申。在许多情况下，事件发生的顺序会影响结果或响应。 对于配方产品，例如油漆，粘合剂，食品，化妆品等，尤其如此，其成分的添加顺序通常可能是成功或失败产品之间的区别。 在许多其他情况下，可能需要研究订单的影响 - 例如，在品酒测试中向法官展示一杯酒的顺序，或在戴上护膝时拉紧绑带的顺序。 在本演示中，将描述“成对排序因数”的概念以及案例研究示例（开发具有优良外观的汽车涂料配方），这些案例说明了如何使用JMP统计软件来设计和分析具有次序因数的实验。
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