具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计各位
我希望找到具有以下特征的最佳设计：3 个变量和 4 个级别的校准类别。 我现在有一个定制设计的 RSM，有 28 套。有更好的吗？
理想情况下我想将其减少到 15 套。
提前谢谢了
亲切的问候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计也许超出了您的问题范围，但影响设计选择的因素是：
- 约束条件：时间、金钱、测量能力等。 多少次治疗能被制作？
- 要操纵多少个因素（要比较的假设数量）？
- 如何管理或划分噪音？
- 有些因素是否比其他因素更难改变？随机化还有其他限制吗？
- 是否怀疑/预测了相互作用（或其他高阶效应）？
- 所需的分辨率是多少？ （您想要估计/分离哪些影响？）
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计需要考虑的事情...虽然定制设计可以最有效地利用资源来理解设计因素，但它对与您的情况相关的噪声因素没有任何作用。 别名可能非常复杂（例如，部分别名）。
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计示例已附后。
需要明确的是：我并不建议您使用这种设计。 这是一个帮助您探索解决方案所需考虑的设计选择的示例。
3 个连续因子是 X1...X3，4 级分类因子是 X4。 我选择了一个具有所有主效应以及 X4 和连续因子之间相互作用的模型。 运行次数是该模型的最小值。 最优性标准是 D 最优的。 再次强调，我不推荐这些选择——你需要自己决定。
您可以运行表中的 DOE 对话框脚本来查看选择设计选项的自定义设计界面。
我希望这有帮助。
问候，
菲尔
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计亲爱的菲尔
你能分享一个例子吗？非常感谢。
亲切的问候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计你好，
您的目标是筛选最重要的因素。 一般建议是从一个小的筛选设计开始。 然后，您可以稍后进行更多运行，以了解有关最重要因素的更多信息。
因此，针对此筛选目标从小型定制设计开始是有意义的。
您认为 4 级分类因子和 3 个连续因子之间可能存在重要的协同效应。 在定制设计平台中，您可以将这些“交互”效果添加到您想要测试的模型中。
定制设计将告诉您最小运行次数和建议运行次数。 由您决定。 但请记住，您可以稍后通过更多运行来增强。
如果有帮助的话，我可以分享一个示例自定义设计数据表。 这将具有 DOE 对话框脚本，以便您可以查看如何在自定义设计界面中创建设计。
问候，
菲尔
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计我不知道响应变量是什么？ 我假设赋形剂是一种用于对活性成分起作用的物质（结合、携带、稀释、散装、稳定等），您具体希望它做什么以及您将如何衡量这一点？ 辅料配方是什么？ 如果您考虑赋形剂配方，您也许能够推测为什么赋形剂会有不同的表现。 如果考虑到这一点，您也许可以选择 2 种极端的辅料来增加推理空间，以涵盖大多数不同类型的辅料配方。 如果您已经知道辅料比研究中的其他变量更重要，并且您正在尝试了解每种辅料的最佳因素组合和二阶效应，那么这将是不同类型的研究。 如果您真正进行筛选，那么您不需要在第一项研究中测试所有可能的辅料，只需获取因辅料而可能产生的变异的代表性样本即可。
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计感谢您的支持。
我想测试以下内容：
变量 1：连续：高和低
变量 2：连续：高和低
变量 3：连续：高和低
变量4：赋形剂1、赋形剂2、赋形剂3、赋形剂4。
我认为我不能对变量 4 使用连续，因为每种赋形剂都不同。
您有减少偏差的建议吗？
我现在最多有28套。
再次感谢您的帮助。
亲切的问候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计斯蒂芬妮，
如果你正在筛选变量，我很好奇为什么你有 4 级 calcategories？ 您能否使用相距最远的 2 个类别，从而增加推理空间来得出关于所有 4 个变量的结论？ 正如马克建议的那样，尝试对所有变量使用粗体设置。 您并不是要“选出获胜者”，而是要对每个因素的影响进行公正的估计。 当您在 4 个水平上测试一个变量时，您就使研究偏向于该变量（3 个自由度，其他自由度为 1 个）。 如果您能够为您的第一个设计选择 4 个水平中的 2 个，您可以在 8 个处理中在 res IV 分数阶乘中运行这 4 个水平。 我还建议您在实验过程中考虑噪声和一些处理噪声的策略（无论设计如何，不受控制的变量总是比受控的变量多）。
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计亲爱的马克
非常感谢您的回答。
实验的目的是筛选哪些参数对输出影响最大。 我有 3 个连续变量和 1 个 4 级分类变量
我想说 4 级的分类将提供答案。 分类变量和连续变量之间很可能存在协同作用。 肯定存在一些双向交互。 但我会按照你的建议尝试从一种方法开始。
感谢您的帮助！
回复：具有 3 个变量和一个 4 级分类的 DOE 最佳设计设计性能有很多衡量标准。 设计的目的最终是为了提供最好的数据来支持估计线性模型的参数。 对于此实验，哪些指标对您来说最重要？ 这个实验的目的是什么？
最小运行次数等于要估计的参数数量，除非您计划超饱和设计。 此外，如果此时测试很重要，则运行次数是实现估计测试所需功效的一种方法。 15 次运行的设计是否能为您提供足够的动力？ 您是否使用宽范围的连续因子来产生大的影响？ 该策略还将最大限度地提高任何设计的能力。
那么你有三个连续因子？ 四个级别有多少个分类因素？
