具有不同来源和级别的单个组件的 DOE我正在尝试优化配方中的麦芽糖糊精成分。 我想评估 3 种不同的麦芽糖糊精（不同的供应商 - calcategori），并且我想在 3 个浓度/水平下运行每种麦芽糖糊精。
将 3 种不同的麦芽糖糊精选项作为不同的因素是没有意义的，因为它们永远不会一起使用 - 我们的想法是选择最好的一种。 我可以做 3 个独立的单因素 DOE，但这似乎效率低下。
是否有一个好的设计可以同时评估哪种麦芽糖糊精最好以及哪种浓度最好？
谢谢！
实验设计回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE我不会与 CoA 以及他们如何对材料进行采样以获得此结果争论，但 CoA 没有列出实际的 DE 值吗？ 这不是连续测量的值吗？
既然如此，为什么不考虑因子DE和浓度呢？ 看起来两者实际上都是连续变量，很高兴知道最佳组合？ 如果您运行 3^2 阶乘，则可以对此进行建模。 否则，您可以优化每个 DE 值内的浓度，然后比较每个 DE 的“最佳”条件。回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE@P_巴特尔谢谢你提出的这些观点——绝对是所有重要的考虑因素。
在这种情况下，我试图研究由麦芽糖糊精本身的特性（葡萄糖当量/DE）引起的差异。 这对于我们流程的几个不同方面非常重要（并且，正如您在下面提到的 - 有许多不同的结果需要平衡）。 我只是说“不同的供应商”作为表示分类级别的简写（因为不同的供应商确实生产不同的 DE 产品），但我认为我在这篇文章中学到了关于试图简化事情但结果使事情变得更加复杂的教训。
我很欣赏你的意见！
回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE你好@statman 。感谢您快速而周到的回复。 是的，我只是想选出一个胜利者，而不是确定因果关系。
1) 我不认为供应商内部的差异实际上是这种情况下的主要问题。 该实验将使用 CoAs 认证批次葡萄糖当量 (DE) 附带的高度纯化的化学品，这是我们在供应商之间关心的实际参数。 从过去的工作中我们知道，同一供应商的不同批次之间的这些葡萄糖当量的差异非常小。 但是，是的，我也不确定 DOE 是否是正确的方法，这就是我提出问题的原因:)
2) 我们拥有完善且稳健的、低变异性的测量系统，并且过去已经对这些系统进行了量化和评估——同样，在这种情况下，这不是我们主要关心的问题。
3）麦芽糊精本身是“纯”的，无论供应商如何，但如上所述，它们会有不同的DE值。 该计划是将不同数量的每种类型溶解到不同的浓度，并最终评估我们最终产品的来源和浓度。
4）好问题。 通常，对于非 DOE 实验，我们会一式三份地处理事物，只要我们的变异很小，就保持不变。 显然，对于能源部来说，情况并非总是如此。 但如上所述，我并不担心源内的高水平变异性。
感谢你的宝贵时间！
回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE添加几个额外的问题/想法来补充@丹_奥伯米勒和@statman的想法...回想起我作为供应商质量经理的日子...供应商选择中有许多非统计标准，特别是当您说您正在寻找“最佳”时...无论这意味着什么...
1.成本（价格）。
2. 从质量/成分角度来看的长期变化。
3. 交货时间。 如果您的组织的目标之一是最大限度地减少在制品库存、单件流程设计以及一般良好的精益实践，那么这一点很重要。
4. 最小起订量限制？
5.准时交货表现。
6. 保证供应的信心/风险。 例如......在这个新冠肺炎世界中......供应商是否会因流行病原因而关闭？
不幸的是，我的经验是，上述标准几乎总是压倒在性能测试/评估中学到或观察到的任何工程/科学建议。 我希望你的组织有所不同？
回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE@statman提出了一些值得您考虑的好点。 我可能太天真了（或者假设太多），但你的问题描述让我认为你有两个因素。 一是Supplier，它是一个三级分类变量。 另一个因素是浓度，它可能应该是连续的（您只需根据要拟合的模型指定级别数 - 二次效应需要 3 个级别）。 鉴于此，我认为模型将是：供应商、集中度、供应商*集中度、集中度*集中度和可能供应商*集中度*集中度。
我的想法中有很多假设，所以请仔细考虑你想要做什么以及为什么。 思考与回答@statman的问题一定会对你有所帮助。
回复：具有不同来源和级别的单一组件的 DOE@塔米。 欢迎来到 JMP 社区。 有多种选择可以实现您想要的目标。 只是为了确保，您对理解因果结构不感兴趣，您只是想“挑选获胜者”，正确的。 我可以提供一些我的想法/问题，但我承认我是一个虔诚的决定论者，所以我提前道歉：
1. 如果您想确定哪个供应商是最好的，我不确定 DOE 是否是我推荐的数据收集策略。 为什么，因为我不确定您如何将供应商表示为具有供应商内部可能变化的“级别”。 我可能会建议一个嵌套采样计划，您可以采取多个浓度的多个样本，甚至可以嵌套一个层以提高测量精度。
2. 您对测量系统的信心如何？
3. 所有供应商的浓度是否相同？
4. 您需要多少个“材料”样本才能对这些样本代表过程中的可变性有一定程度的信心？
