具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計各位
我希望找到具有以下特徵的最佳設計：3 個變量和 4 個級別的校準類別。 我現在有一個定制設計的 RSM，有 28 套。有更好的嗎？
理想情況下我想將其減少到 15 套。
提前謝謝了
親切的問候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計也許超出了您的問題範圍，但影響設計選擇的因素是：
- 約束條件：時間、金錢、測量能力等。 多少次治療能被製作？
- 要操縱多少個因素（要比較的假設數量）？
- 如何管理或劃分噪音？
- 有些因素是否比其他因素更難改變？隨機化還有其他限制嗎？
- 是否懷疑/預測了相互作用（或其他高階效應）？
- 所需的分辨率是多少？ （您想要估計/分離哪些影響？）
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計需要考慮的事情...雖然定制設計可以最有效地利用資源來理解設計因素，但它對與您的情況相關的噪聲因素沒有任何作用。 別名可能非常複雜（例如，部分別名）。
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計示例已附後。
需要明確的是：我並不建議您使用這種設計。 這是一個幫助您探索解決方案所需考慮的設計選擇的示例。
3 個連續因子是 X1...X3，4 級分類因子是 X4。 我選擇了一個具有所有主效應以及 X4 和連續因子之間相互作用的模型。 運行次數是該模型的最小值。 最優性標準是 D 最優的。 再次強調，我不推薦這些選擇——你需要自己決定。
您可以運行表中的 DOE 對話框腳本來查看選擇設計選項的自定義設計界面。
我希望這有幫助。
問候，
菲爾
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計親愛的菲爾
你能分享一個例子嗎？非常感謝。
親切的問候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計你好，
您的目標是篩選最重要的因素。 一般建議是從一個小的篩選設計開始。 然後，您可以稍後進行更多運行，以了解有關最重要因素的更多信息。
因此，針對此篩選目標從小型定制設計開始是有意義的。
您認為 4 級分類因子和 3 個連續因子之間可能存在重要的協同效應。 在定制設計平台中，您可以將這些“交互”效果添加到您想要測試的模型中。
定制設計將告訴您最小運行次數和建議運行次數。 由您決定。 但請記住，您可以稍後通過更多運行來增強。
如果有幫助的話，我可以分享一個示例自定義設計數據表。 這將具有 DOE 對話框腳本，以便您可以查看如何在自定義設計界面中創建設計。
問候，
菲爾
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計我不知道響應變量是什麼？ 我假設賦形劑是一種用於對活性成分起作用的物質（結合、攜帶、稀釋、散裝、穩定等），您具體希望它做什麼以及您將如何衡量這一點？ 輔料配方是什麼？ 如果您考慮賦形劑配方，您也許能夠推測為什麼賦形劑會有不同的表現。 如果考慮到這一點，您也許可以選擇 2 種極端的輔料來增加推理空間，以涵蓋大多數不同類型的輔料配方。 如果您已經知道輔料比研究中的其他變量更重要，並且您正在嘗試了解每種輔料的最佳因素組合和二階效應，那麼這將是不同類型的研究。 如果您真正進行篩選，那麼您不需要在第一項研究中測試所有可能的輔料，只需獲取因輔料而可能產生的變異的代表性樣本即可。
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計感謝您的支持。
我想測試以下內容：
變量 1：連續：高和低
變量 2：連續：高和低
變量 3：連續：高和低
變量4：賦形劑1、賦形劑2、賦形劑3、賦形劑4。
我認為我不能對變量 4 使用連續，因為每種賦形劑都不同。
您有減少偏差的建議嗎？
我現在最多有28套。
再次感謝您的幫助。
親切的問候
斯蒂芬妮
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計斯蒂芬妮，
如果你正在篩選變量，我很好奇為什麼你有 4 級 calcategories？ 您能否使用相距最遠的 2 個類別，從而增加推理空間來得出關於所有 4 個變量的結論？ 正如馬克建議的那樣，嘗試對所有變量使用粗體設置。 您並不是要“選出獲勝者”，而是要對每個因素的影響進行公正的估計。 當您在 4 個水平上測試一個變量時，您就使研究偏向於該變量（3 個自由度，其他自由度為 1 個）。 如果您能夠為您的第一個設計選擇 4 個水平中的 2 個，您可以在 8 個處理中在 res IV 分數階乘中運行這 4 個水平。 我還建議您在實驗過程中考慮噪聲和一些處理噪聲的策略（無論設計如何，不受控制的變量總是比受控的變量多）。
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計親愛的馬克
非常感謝您的回答。
實驗的目的是篩選哪些參數對輸出影響最大。 我有 3 個連續變量和 1 個 4 級分類變量
我想說 4 級的分類將提供答案。 分類變量和連續變量之間很可能存在協同作用。 肯定存在一些雙向交互。 但我會按照你的建議嘗試從一種方法開始。
感謝您的幫助！
回复：具有 3 個變量和一個 4 級分類的 DOE 最佳設計設計性能有很多衡量標準。 設計的目的最終是為了提供最好的數據來支持估計線性模型的參數。 對於此實驗，哪些指標對您來說最重要？ 這個實驗的目的是什麼？
最小運行次數等於要估計的參數數量，除非您計劃超飽和設計。 此外，如果此時測試很重要，則運行次數是實現估計測試所需功效的一種方法。 15 次運行的設計是否能為您提供足夠的動力？ 您是否使用寬範圍的連續因子來產生大的影響？ 該策略還將最大限度地提高任何設計的能力。
那麼你有三個連續因子？ 四個級別有多少個分類因素？
