用四个因素拟合响应面模型（一个因素是令人讨厌的因素）我设计了DoE，以研究因素对过滤过程的影响。 首先，我设计了分数阶因子DoE，以研究两个水平（低和高）上的4个因子，并且还包括两个中心点。 在评估中，我发现四个因素之一对响应没有影响，并且在以后的DoE设计中也没有考虑。 然后将设计扩展为包括星形点和其余三个因素。 然后注意到存在一个扰动因子，该因子在分数阶乘DoE中不受控制，在增强设计中也不受控制。 预期会对一个或多个响应产生影响。 但是，此令人讨厌的因素取决于三个因素之一（从计算角度来看）。 两种实验设计都计算了扰动因子的值，并将其包括在JMP数据表中进行评估。 现在，设计包含四个因素。
由于滋扰因子本身没有“级别”，因此将响应面模型拟合到数据是否有效？ 还是在这种情况下适合使用其他模型/方法？
分析工具美国能源部回复：用四个因素拟合响应面模型（一个因素是令人讨厌的因素）每种情况都需要对工作机制进行周到的理解。 不幸的是，您提供的指导不足，但我会分享我的想法。 您如何发现噪声因素及其对响应的影响？ 噪声变量可以测量吗？ 如果是这样，您可以考虑将其视为协变量。 您离“最佳”或理想结果有多近？ 什么是噪声变量？ 与原材料有关吗？ 您可以与原材料供应商合作减少可变性吗？ 您是否通过定向抽样研究了过程的一致性/稳定性？ 我不确定您的意思是“但是，这个令人讨厌的因素取决于三个因素之一（从计算的角度来看）。” 如果您的设计因素与噪声变量相互影响，那将是一个问题。 这表明您的流程不健全。 您将必须找出如何变得对噪声变量更强健。 这可能包括查找设计因子的级别或查找另一个使噪声因子影响最小的设计因子。 它还可能需要重新设计过程。 当然，好消息是您已经确定了噪声因子，因此可以在不断变化的噪声因子上复制实验以估算鲁棒性。 从中心点是否有弯曲的迹象？ 如果不是，为什么要添加星点来估计非线性效应？
回复：用四个因素拟合响应面模型（一个因素是令人讨厌的因素）在这里，我将提供有关实验设计的更多详细信息。
DoE中的因素之一是输入溶液中的蛋白质浓度（以g / L为单位）。 它旨在为每个实验过滤相同体积的输入溶液（我们对此进行测量）。因此，每个实验中过滤的蛋白质含量将有所不同。 蛋白质含量以g / m2过滤器报告，并被视为有害因素（可能需要更好的术语）。在某些实验中，过滤器被阻塞，并非所有溶液都可以被过滤（很可能是由于蛋白质浓度高）。 因此，我们建议确定每个实验中过滤的蛋白质含量，并查看其是否对响应产生影响（最有趣的是对通量衰减的影响）。
为了回答有关曲率的问题，实际上我们从中心点检测到曲率，因此在设计中添加了星形点。 另外，我们不是在尝试优化流程，而是建立确保流程稳健性的范围。
