具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗現場實驗中經常遇到的情況是存在兩個交叉的阻塞因素，例如“天”和“一天中的時間”，例如一天中四個不同的時間間隔。這是所謂的行列實驗。假設必須檢查7種效果，那麼如何用JMP中的定制設計器來設置此行列DOE？
美國能源部回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗使用兩個阻止因素：
這是製作此說明性示例的JSL代碼：
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Blocking, 8, "Day" ),
Add Factor( Blocking, 2, "Time of Day" ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X4", 0 ), Set Random Seed( 353 ),
Add Term( {1, 0} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Alias Term( {3, 1}, {4, 1} ), Set Sample Size( 32 ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗因此，在“一天中的時間”中每天有4個時間間隔，我需要將標籤5 6 7 8和9 10 11 12和13 14 15 16轉到1 2 3 4？並且在表中，必須將Day列壓縮為1到4，然後在第1到4天的每一天的塊排序時間中，我得到了最終的DOE？
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗您的情況很有趣。 可能有人爭辯說，一天中的時間間隔不可能與一天相交，因為一天之內的時間間隔是嵌套的中天。 因此編號是“有問題的”。 當您對時間間隔（使用2天）使用編碼1-4、1-4時，軟件會將第1天的時間間隔1識別為與第2天的時間間隔1“相同”。 雖然時間間隔相似，但不能相同。 我將其稱為系統的。 我可以（雙向）爭論一天內的系統模式是否足夠接近相同模式以研究交互作用，或者我可以爭辯說它肯定是不相同的，因此是嵌套的。 我認為極為重要的是，要有假設來支持一天中的時間間隔，這些假設必須足夠類似，以證明影響的交叉性質是合理的。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗塊級別的命名將以兩種方式起作用。如果將一天中的時間標籤更改為第一，第二。依此類推，那麼您必須指示級別嵌套在模型中的“一天中的時間”影響的“天”因子中。
塊級別的順序為您提供了便利。沒有必要進行分析。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗加到 @statman ，則“一天中的時間”和“一天中的時間”效應可能應定義為模型中的隨機效應。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗謝謝您的回复。實際上，“一天中的時間”級別嵌套在“一天中的阻止因素”中；此實驗需要在幾天內測試幾種效果（需要多次運行），因為一天只能進行4次運行，但是在一天中溫度和天氣條件也會發生變化，因此每天需要分為4個不同的時間間隔（在每個時間間隔中，條件均假定為+/-穩定）->如何在自定義設計中指明此嵌套？
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗您不能在“自定義設計”中指示嵌套或隨機效果。您可以在“擬合模型”啟動對話框中修改模型。您可以將更新的模型保存到數據表中，以備將來使用。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗正確分析的關鍵是您創建的模型。 在編號 @馬克貝利的帖子可用於嵌套（順序，非重複）。
塊的概念是“理論上”的，以使噪聲變量在塊內保持恆定，從而提高了檢測因子效應和允許 （或操縱）這些噪聲變量，以便它們在塊之間變化，從而在不負面影響精度的情況下增加了推理空間。您處在某些噪聲變量在塊內變化的情況下。 這種“理論上”將增加塊內的誤差，從而降低檢測因子效應的精度。 您可以選擇不同的塊嗎？環境條件在一天之內的變化是否大於一天之間的變化？其他一些選擇：
1。測量環境條件並將這些測量結果視為協變量（例如，露點）
2。在實驗過程中，使用中心點治療（當前條件？）或相同的治療組合進行複制。 對此進行分析，並使用該重複處理的均方根作為統計檢驗（誤差估計）的基礎。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗這種協變量方法很有趣！在整個野外實驗中，相同的子集幾乎是不可能的，因此無法複製中心點，而且每天的時間間隔之間可能會有很大的差異。感謝您的投入，我現在將嘗試使用Marc的嵌套方法來設計具有七個固定效果的DOE。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗我有另一個想法，您真的需要一天4個時間段嗎？您可以將其減少為2（上午和下午）嗎？這可能更有效。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗或在一天中隨機選擇2個時間段，並將其視為隨機效果。回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗我完全同意，2個時間段將簡化很多工作，但是工程師決定使用4個時間段（預計一天中會出現一些不受控制的時間變化），並且每次要運行一次DOE，因此每天要運行4次，因此總測試將需要整整6天的時間。我相信，無論指定多少天/天，該時間段始終是隨機影響？
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗如果您有關於時間段之間發生什麼變化以及為什麼會影響響應的假設，則務必（至少系統地）跟踪這些時間段。對我來說，Shewhart稱之為不可分配的影響。我相信，如果您系統地對其進行採樣，則可以進行分配（但並非所有人都會同意我的意見）。當我確信我了解所涉及的變量並有支持它們的假設時，我經常分配塊效應和逐因子效應。回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗嗨，statman，很高興閱讀您的寶貴評論！關於隨機因素問題，有很多思考的地方，因此，對於什麼是隨機/不可分配以及什麼是系統/可分配（不是黑白）進行有趣的討論的大量建議。我認為在給定的時間段內發生的事情超出了我們的控制範圍，儘管在一定的時間間隔內（一天，幾小時甚至幾分鐘），隨機發生的時間變化是可以隨機發生的，例如Shewhart控製圖中的不自然變化，表明不穩定的實驗條件。在實驗過程中，確實有必要監視環境影響，例如溫度，濕度，操作人員的變化以及其他可能影響模型響應的可控參數；這些影響被認為是協變量，潛在潛伏變量需要密切關注並在最終模型中加以考慮；控製圖中系統協變量變化的指示特別是當與指定的DOE效應存在共線性時，可能會弄亂最終模型。備註：與上面的其他實驗協變量一樣，將DOE和“一天中的時間”指定為協變量效應不是生成DOE的想法嗎？
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗我對協變量的看法：
1。您必須考慮其他測量誤差
2。由於未對其進行操縱，因此更有可能是相關性而非因果關係的證據。 此外，您還有多重共線性問題。
3。即使變量“四處徘徊”，您也必須選擇要為每種處理方法輸入的“值”（您只能輸入一個）。 與協變量的自然變化相比，您使用的值的代表性如何？
4。必須考慮潛在的滯後效應
5，您需要放棄要處理的設計因子的自由度（針對每個協變量），或者運行隨機複製以適應分析的自由度
6。您可能會錯過互動效果
7。您在分析的任何時候都可以考慮的協變量數量有限
8。他們必須是連續的變量，恕我直言，而不是“日期”或“時間”之類的變量。
我認為有許多方法比協變量更有效地處理實驗情況下的噪聲。 塊的想法是，塊中的噪聲在某種程度上是恆定的，並且塊之間的變化使您能夠組要么大塊同時存在多個噪聲變量 在調查的早期階段這非常有效。對於健壯的設計和流程，能夠分配和理解逐因子交互非常重要。 當然，當您更具體地確定有影響的噪聲變量的數量時，分割圖設計和交叉積陣列也非常有用。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗我同意，對於魯棒的DOE，研究噪聲因素相互作用的影響很重要，但是這些噪聲影響需要作為DOE中的輸入，在仔細指定的級別上進行，這樣才能進行精確的估計和建模。我看不出協變量必須連續的原因？我記得一位著名的DOE專家通過分類協變量成功地進行了DOE研究。我也得到了一些帶有分類協變量的DOE提案。我不知道為什麼它在這裡不起作用可能是純粹的理論統計論點（？），但在DOE中需要務實。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗對不起，我斜體必須因為協變量是連續的，就意味著還有其他選擇。 即使是分類變量，它們在ANCOVA中也被視為連續變量。
我不確定您的意思是：“ 這些噪聲影響需要作為可能的精確估計和建模的方式，在DOE中以仔細指定的級別作為輸入。” 我已經成功地使用RCBD運行了100多個實驗，以估計噪聲與因素之間的相互作用，並找到對噪聲具有魯棒性的因素或因素水平。
不確定您最近的評論暗示了什麼？我想我已經不歡迎我了。
回复：具有兩個交叉阻塞因子的行列實驗在DOE研究中，行程最多為10到30，目的是設計實驗，以最大的精度估算效果。因此，如果您的目標是魯棒性，那麼準確估計噪聲-控制因素至關重要，並且必須仔細指定噪聲影響及其級別。因此，首先需要知道這些噪聲因素，並且在實驗室實驗中可以對其進行控制，而在場效應中這幾乎是不可能的，因此應將它們作為協變量進行處理，並在實驗運行期間進行仔細監控，希望此後再也沒有在分析之前，有必要進行仔細的DOE評估，才能估計其相互作用的共線性。
