DOE - 重复与重复我需要设计一个实验来确定温度 -温度影响于酸碱度。
假设温度是 [20,23] 范围内的连续变量。
pH 值也是连续的，在范围 [5,7] 内良好，但在中心位置完美。
正常情况下，我们每天对每个样品测量 3 次（伪重复）。
在这种情况下，我应该在 JMP 中使用 3 次重复吗？ 或者这只是重复，我应该取平均值，而不是 3 个结果？
我应该使用“中心点”吗？
3（伪重复）是我应该在字段：“复制运行”中使用的数字吗？
查找 JMP DoE 的附加屏幕，向您展示我的尝试。
实验设计回复：DOE - 重复与重复也许同等或更重要的是重复提供了对变异的估计。 如果您的问题是变化，您需要对影响变化的因素进行建模，而不仅仅是平均值。
回复：DOE - 重复与重复重复是多次测量，可用于平均每次治疗的反应。 这不是复制品！！
中心点不被视为重复，因为测量值通常取自另一次运行。
可以使用单独的数据表检索特定治疗的响应平均值。
回复：DOE - 重复与重复是的，我会模拟平均 pH 值与温度的关系。 是的，线性响应的最佳设计仅使用两个因子水平。
确保温度范围足够宽，足以产生 pH 值的较大变化，但又不能太宽，以致改变您正在研究的现象的性质。 设计的重点是建模。 您可能会考虑获得所需 pH 值的狭窄范围。 您应该考虑更广泛的温度范围所产生的响应的巨大变化。 这种设计可以让您更精确、更稳定地估计您想要的趋势。 这个案例是实验和建模，而不仅仅是测试。 这个案例是预测，而不是“选出胜利者”。
最后一点涉及你的最后一个问题。 我们谈论的是力量在一个设计中。 功效是您发现真实效应（即线性趋势）具有统计显着性的概率。 假设存在真正的线性趋势，但由于样本量较小，您通常不会发现它很重要。 这样的结果是假阴性结果。 权力则恰恰相反：真正的积极因素。 假设检验中的统计决策可以描述为确定响应的变化是否远大于响应随机变化引起的变化。
JMP 提供内置于设计平台中的功耗分析。 我将通过一个例子来说明如何使用它。 我打开美国能源部>定制设计，将响应名称更改为酸碱度和目标没有任何。 我添加一个连续因子温度有一个范围-1到+1 （我不知道实际范围）。 我点击继续并接受线性响应的默认模型温度。 我决定从8 次运行（用户定义）并单击制作设计。 这个设计的表现如何？
假设当温度不变时，pH 值呈正态分布，标准差为 0.2 pH。 我们还假设我们预计 pH 值将最低限度地在此设计中，在温度范围内从 6.4 更改为 7.0。 我们现在准备分析该设计的功耗。
打开功率分析设计评估大纲内的大纲。 有两种等效的方法来分析功率。 我将向您展示它们。 首先，输入0.2为了预期均方根误差（响应标准差）。 现在，要么输入预期系数或者预期反应。 预期系数是效果除以 2。 我们预计影响最小7.0 - 6.4 = 0.6 pH所以预期系数是0.3 。 或者，输入6.4作为预期响应温度=-1和7.0什么时候温度=+1 。 单击任一应用更改输入此信息后的按钮。
定制设计应如下所示：
如果您的期望正确，则功效为 0.939，并且您应该发现使用此设计时，0.6 pH 或更大的效果实际上始终具有统计显着性。
我为这个例子编了一些数字。 尝试将插图转化为您的具体案例，看看效果如何。 当然，如果您还有其他问题，请告诉我们进展如何。
回复：DOE - 重复与重复请在下面找到我对您的评论的评论/答复：
- 是的，一种预测和一种响应。 现在我发现可能不需要这个平台......
- 为了保证精确度，我们对一个样品进行 3 次测量（方法变异性高）
- 好的，那么您只想取平均值，对吗？
- 好的，为了与您的正确命名保持一致：我们对一个实验单元有 3 个测量值。 目前，我预计不会考虑其他影响/变量。
- 我预计会出现线性趋势。 所以在这种情况下，两个温度因素就足够了，不是吗？
你会如何看待这个问题？
回复：DOE - 重复与重复感谢您如此详细的回答。
请在下面找到我的澄清：
- 是的，我预计 pH 值是温度的线性函数
- 是的，我们测量了三次以减少测量误差（方法变异性高） - 所以我将只使用平均值，对吧？
- 我们不会考虑几天
- 一般来说，时间是我们唯一（但至关重要！）的因素
还有关于该研究的附加问题：
您提到输入运行总数。
如何得出此类研究具有统计显着性的最小运行次数？
回复：DOE - 重复与重复我不确定我是否完全理解您的要求，因此我将提出一些问题/评论。 我提前道歉，因为我可能对你的问题读得太多了。
1. 您正在试验 1 个预测变量（温度）和 1 个响应变量（pH）是否正确？ 不知道为什么您需要使用 JMP DOE 平台，因为这是一项单因素实验。 您可以使用定向抽样计划来获取数据，将数据分配和划分为多个组件，然后进行回归以对数据进行建模。
2. 你在测量什么？ （“在正常情况下，我们对每个样品测量 3 次”）。 您是否在“相同”的情况下测量三种 pH 值样本（在这种情况下获得测量精度的一些估计）。
3.一般情况下，重复措施不被视为“独立事件”，因此它们不会增加自由度。 然而，它们对于量化变化的组成部分很有用。 多次测量同一样品可以量化测量精度。 测量 3 个连续样品可以量化样品之间的变异等。 在 DOE 情况下，如果在没有改变治疗组合的情况下采取多种“措施”，则这些措施被视为重复（基本上在治疗变化范围内）。 您可以评估治疗效果内的一致性，然后，如果合适，使用变异的平均值和估计值（例如范围、标准差、方差）来量化治疗内变异。 均值和变异估计都可以建模为单独的 Y。
4. 如果治疗方法在“实验单位”，它们被认为是称为重复的独立事件（注意我使用短语实验单位（重复）与用于重复的测量）。 重复可以是完全随机的（典型的推荐设计允许对实验误差进行“无偏”估计））或按块组织（我们可以认为，这可以被视为随机或固定效应）。 如果将其视为固定效应（当您能够识别特定噪声因素并在实验过程中“管理”它们时特别有用），则可以估计未经测试的变量（噪声）的影响，并且可以估计噪声与因素之间的相互作用被分配（对于稳健设计有用）。
5. 中心点是在析因设计中测试设计空间中非线性关系的有效方法多个预测变量（你只有一个，所以你只会有该因素的第三个级别）。 中心点保持正交平衡和可旋转性。 为了进行分析，您可以在模型中添加一项来评估非线性，但该项对于模型中的所有因素来说都是混杂的。
回复：DOE - 重复与重复定制设计平台非常灵活，但有些功能是常规使用的，而其他功能则是根据需要作为例外使用的。
我不会使用“重复次数”功能。 此功能告诉 JMP 您需要重复运行的次数，而不是整个设计的重复次数。 相反，请使用底部的运行次数。 此处填写您想要的总运行次数。
我也不会使用中心点功能。 您期望 pH 对温度变化有线性或非线性响应吗？ 如果它是线性的，那么你就完成了！ 如果是非线性的，那么将温度的二次方添加到模型中，然后就完成了！ 模型的顺序将决定温度的最佳级别数。 线性模型的最佳设计将仅包括两个级别。 二阶模型的优化设计将包括三个层次。
为什么每个样品要测量三次？ 如果是为了减少测量误差，则继续此做法，但仅输入该运行的 Y 值的平均测量值。 否则，模型将每次运行视为复制，即完整的设置、测量和拆卸。 在您的情况下，它只是测量结果，不适合估计模型中的误差项。
我不确定多天是否是你学习的一个方面。 您会在一天内完成整个研究，还是预计几天内会出现变化并希望将这种影响纳入分析中？ 一般来说，时间的影响是随机的，而不是固定的。 也就是说，不同日期之间存在差异，但不可重现，就像星期二总是在平均值上增加 7%。 如果您想包含天数，请使用底部的随机块选项并指定您打算每天运行的次数。
如果您还有任何疑问，请告诉我们。
