20以上の要素に最適な設計を見つけるにはどうすればよいですかこんにちは、みんな、
私はDoE全体に非常に慣れていないので、質問が非常にナイーブな場合はご容赦ください。 私は自分の実験に適用するのに最適なタイプのモデルを見つけようとしています。 私には20以上の要素を組み合わせる必要があり、私の目的は、4つのタイムポインを収集するこれらの最良の組み合わせを見つけることです。
実際、私は最も少ない数の要因で最良の組み合わせを見つける必要があります。
これをもっとよく説明しようと思います。 この実験の進め方では、これらの要因のそれぞれがサンプルに一定のプラスの影響を与えることが期待できます。 したがって、これにより、20以上の要素すべてを含む可能性が最も高い最終的な最良の組み合わせが得られます。 そして、これは私が避けようとしていることです。私は、その中の要素の数が最も少ない最良の応答が必要です。
助けてくれる人に事前に感謝します
よろしく
イラリア
DOERe：20以上の要素に最適なデザインを見つけるにはどうすればよいですかいくつかのガイダンスを提供できるようにするには、さらにいくつかの詳細が必要になると確信しています。 このトピックを始めたばかりの場合は、「産業問題解決のための統計的思考」をご覧になることを強くお勧めします。オンラインコース（無料で、JMPをローカルにインストールする必要はありません）。
この初期段階でさえ、DoEの黄金のルールの1つは、「要因の影響を知りたい場合は、その要因を変える必要がある」ということです。 だから私はあなたの「そしてこれが私が避けようとしていることです...」に少し心配しています。コメント（しかし、私は誤解しているかもしれません）。
Re：20以上の要素に最適なデザインを見つけるにはどうすればよいですか私の考え：
どの「ツール」または設計を選択するかについてのアドバイスは、多くの要因と特定の状況に依存します。 実験ではなくテストが必要なように思えます。 テストは「勝者を選ぶ」ために使用されます。 因果構造を理解するために実験が使用されます。 何が起こっているのかを本当に理解し、最大の影響を与える（そして予測に最も役立つ）要因を見つけたい場合、これには通常、数回の反復が必要です。 各要因が応答の変動にどのように、そしてなぜ寄与するかについての仮説から常に始めてください。 一般に、15を超える要因を扱う場合、xのグループ（サンプル内、サンプル間などのコンポーネント）を比較し、測定コンポーネントを評価するために、有向サンプリング計画（変動調査のコンポーネント）にバイアスがかかります。 サンプリングは、多くの変数を持つプロセスへの洞察を得るための効率的な方法です。 最初のスクリーニング実験のためのCoV研究から最大のレバレッジを示すグループから要因を選択します。 最終的にモデルを開発します（モデル開発はいくつかの方法で行うことができますが、ここでもテイラー級数アプローチに偏っています）。 希少性、階層、遺伝の原則は、反復するときに役立つガイドです。
Re：20以上の要素に最適なデザインを見つけるにはどうすればよいですかからのコメントに加えて@statmanそして@ian_jmpあなたは「DOEに不慣れである」と述べているので、DOEについて深く豊富な知識を持っているこの研究のガイドとして役立つ対面のリソースを見つけることを強くお勧めします。 まず第一に、あなたは実際的な問題に直面しています。 DOEプロセスの知識が不足しており、システムが手元にある可能性があるため、孤独な人だけがDOEに直接飛び込むのは最適なアプローチではない場合があります。 賢明なガイドは、最終的にDOE中心の調査につながる可能性のある無数の質問をすることで役立ちます。 そこから始めることをお勧めします。 JMPユーザーコミュニティなどのディスカッションフォーラムは、これほど深いレベルのコラボレーションを提供することを目的としたものではありません。 たぶんあなたの会社の誰かが喜んで助けてくれますか？
