DOE：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複？假設我僅用兩個感興趣的2級分類因子進行實驗。 但是，我有24次跑步的預算。 這是一個完整階乘的每個設計點的6次重複。 我真的只需要檢測這些因素（和相互作用）的影響，但是由於要調查的人類績效指標的性質，我預計會有較大的實驗誤差。 額外的複製品是否顯著幫助我發現因素影響的能力？ 還是我最好省下錢？
美國能源部關於：能源部：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複項目？更重要的是...與JMP一起回答該問題的最佳方法是什麼？ 我認為這與功率分析有關，但是對於功率分析所需的SNR值我應該預期多少噪聲，我並不太了解。 我認為也許有人對這種問題有一定的直覺，但如果這真的是回答原始問題的唯一合適方法，我很樂意對權力進行更正式的分析。關於：能源部：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複項目？此時的目標似乎是估計和測試參數，而不是估計響應。 因此，您評估設計的重點應該是估算和功耗。 設計平台中的設計評估大綱包含評估設計性能的信息。 當您考慮兩個或多個候選設計時，“比較設計”平台中會提供相同的信息。
這一頁是開始學習可用評估以及如何使用評估的好地方。
關於：能源部：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複項目？這是我的看法...其他人可能會有不同的看法...但是我是從您原始帖子中的斷言中得到答复的，它是測量系統，而不是實驗執行結果導致的因素變化，這是最大的貢獻的噪音。 因此，您是否可以重複測量每個處理組合，而不是進行重複運行，以量化此噪聲源並弄清因素影響？ 如果測量系統具有破壞性，或者您認為通過重複的測量可能會在某種程度上建立偏差，那麼不要走這條路。 否則，請節省實驗資源，尤其是如果重複測量比真正的複製品便宜/容易/高效的話。 從那裡開始，您有幾種方法可以進行分析……重複測量樣式分析就是其中一種。 或對每種治療組合的重複測量進行某種轉換...中位數，或進行奧林匹克評判...扔掉最高和最低，然後取平均值，或類似的想法。
只是一個想法...
關於：能源部：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複項目？功效分析需要估計響應的絕對標準偏差（預期RMSE）和響應上的效應大小的大小（預期係數=效應/ 2）。 或者，您可以保留“預期RMSE”的默認值（1），然後輸入“預期係數”相對於標準偏差的影響大小的一半。 例如，如果您預計模型中某個術語的影響至少為3 SD，則為預期係數輸入1.5。
最後，如果您更容易根據結果定義效果，則可以輸入每次運行的預期響應。
關於：能源部：我是否應該只考慮兩個因素而困擾大量重複項目？謝謝彼得，
我明白你為什麼提出這個建議。 但是，問題不僅僅在於我們的測量“工具”不夠精確。 如果是這樣，我可以看到重複措施的好處。 更為重要的是，即使所有其他條件保持不變，我們正在測量的活動也會在每次運行之間變化很大。 這是因為我們的實驗並未如我所願地受到嚴格控制。 如果我們可以強制執行一組要測量的更狹窄的操作，那麼我當然可以降低噪音。 但這導致了不太現實的情況。 因此，更現實的情況是以降低功耗為代價的。
