Vedi la domanda nella riga dell'oggetto. Ti chiedi se esiste un modo per aggregare i dati dai precedenti costrutti DOE e utilizzarli per fornire ulteriori informazioni ai futuri DOE che sfruttano gli stessi fattori e livelli?
Immagino che avrebbe bisogno di un po 'di R o di simulazione, ma sarebbe molto utile che dover avviare un nuovo DOE da zero ogni volta.
Ecco i miei due centesimi ... accolgo con favore il commento:
In un certo senso, ciò che potresti descrivere è il processo di sperimentazione sequenziale come principio guida per la risoluzione dei problemi. Se è così, c'è molto nella letteratura su questo processo. Suggerisco di leggere i primi capitoli di Box, Hunter e Hunter "Statistics for Experimenters" come punto di partenza. In un senso molto reale, tutti i professionisti del design sperimentale sequenziale come processo fanno sempre leva sulla sperimentazione precedente con la sperimentazione successiva. Nessun litigio con questo metodo. Tutto sommato nella mia esperienza è che è il processo di risoluzione dei problemi più efficiente per le indagini incentrate sul DOE.
Se quello che stai veramente cercando è fondere due o più progetti sperimentali in un unico Mother of All Experiments e poi analizzarli, questo metodo è irto di molte insidie e attenzione. Non ultimo dei quali potrebbero essere ipotesi incoerenti, scopi sperimentali e obiettivi per ciascuno degli esperimenti sugli ingredienti ... con l'ipotesi, gli obiettivi e gli obiettivi dell'indagine ispirata da "Madre". Quindi, al di là dell'uso dell'esperimento "Madre" per l'analisi esplorativa dei dati, sarei diffidente nei confronti di molto oltre.
