如何使用因子DoE的样本量和功效来确定重复治疗的次数我正在尝试学习如何操作用于实验设计的样本量的JMP对话框。 我想了解如何确定阶乘实验中必要的重复次数。 我想知道每个治疗组合要运行多少次。
假设没有测量误差，也不需要阻塞或中心点，响应变量是连续的，并且一切都完全满足样本量经典计算的所有假设（随机平稳的同方正态分布误差等）。
假设一个实验将在两个层次上具有两个因子，即全因子。 因此，有四种治疗组合。 我想估计两种主要作用和一种相互作用。 确定每个治疗组合重复次数的步骤是什么？
同样的问题适用于分数阶乘。 如果我在两个级别上每个都有15个因子，并且我想运行16个治疗组合的分数阶乘，那么如何确定每个处理的重复次数？
为了获得样本数据，令alpha = 0.05，beta = 0.05，sigma = 1，delta = 1。
我使用了“两个样本均值”对话框。 静态文本显示为“样本数量是总样本数量；每组将为n / 2”。 如果我使用此计算器进行阶乘设计，则完全或分数阶乘的每个处理组合的重复次数是多少？ 我是否将总样本量除以治疗组合的数量？
现在假设我想要2 ^ 2实验中的中心点。 这是五个治疗组合。 假设我将重复所有五种治疗。 为了设计一个实验来测试中心点效果的显着性，我将假定效果等于增量。 如何使用JMP对话框获取每次处理的重复次数？ 我是否将“两个样本均值”样本大小除以五？
如果我只想在中心点进行复制，而又不想在拐角处进行复制，那么我将假定在中心点处显示的标准偏差在整个推理空间中是恒定的。 目的仍然是估计主要影响，相互作用和中心点的重要性。 假设增量相同，如何使用对话框获取中心点组合的重复次数？ 我是否将“两个样本均值”样本大小除以一？
我知道定制设计平台及其功能分析，并且知道如何操作它。 我想使用DOE>设计诊断>样本大小和功效。 毕竟，这些计算器位于“ DOE”菜单中，我试图弄清楚如何将它们用于DoE。
美国能源部回复：如何使用因子分析的样本量和功效确定重复治疗的数量DOE菜单中的样本计算器仅适用于最多具有一个因素的简单情况。 功耗分析包含在DOE平台中。过程是生成设计，然后评估功耗。 您可以将设计保存在数据表中，并比较多个设计中的功效和其他属性。
有关如何执行以下操作的说明，请参见JMP帮助中的本部分。对设计进行功率分析。 不过，我知道您熟悉这些工具。
您可以使用“从全因数制作表”进行所需的复制和中心点数量，然后选择“ DOE”>“设计诊断”>“评估设计”以进行功耗分析。
回复：如何使用因子分析的样本量和功效确定重复治疗的数量提出的方法是设计实验的一种反复试验的方法（选择一个设计，选择多个重复项，查看功效是什么，迭代直到满意功效与样本量的平衡）。 这真的有必要吗？ 完全可以手动（或使用Minitab）完成我所要求的操作，以设计实验而不是评估实验。
回复：如何使用因子分析的样本量和功效确定重复治疗的数量对于以下评论/问题，我深表歉意：
复制的目的是什么？ 我相信有几个目的：
1.为了增加研究的推论空间，
2.为了使研究更能代表未来的情况（现实），
3.要确定在一组条件下研究的因素的影响在条件改变时是否一致，
4.稳健的设计：在设计的早期就识别出噪声与因素的相互作用，以便及早采取行动，以减少这些噪声效应的影响...
因此，对我来说，要进行复制以确保实验可以代表将来的条件，因此我提高了将结果推断到未来的信心。
“不幸的是，未来的实验（未来的试验，明天的生产）将受到与影响该实验的环境条件（温度，材料，人员）不同的环境条件的影响……这仅取决于对主题的了解，可能通过进一步的实验来辅助（添加斜体）为了涵盖更广泛的条件，人们有可能会错误地决定未来的环境条件是否与今天的环境条件足够接近，以允许使用结果。”
德明博士
话虽这么说，您为什么要依靠统计公式来提供有关实验是否代表现实？
回复：如何使用因子分析的样本量和功效确定重复治疗的数量您只能计算给定设计的预期功效。 它是模型矩阵的函数，而模型矩阵又是设计矩阵的函数。 没有设计，就无法计算功率。
选择“最佳”设计是使用“试错法”反复进行的，但通过开发一整套小型设计也是可行的，这些设计跨越了各种选择，您可以根据需要选择复杂性（例如，运行次数，条件等）。模型，所需中心点的数量等）。 然后，您可以使用DOE>设计诊断>比较设计来同时比较它们，以缩小选择范围。 这是一个非常快速的过程。
选择也是“足够好”的，因为在功率分析中使用的假设是错误的，但它们足以完成工作（选择合理的设计）。
给定所需的功率，您将如何手动或使用MINITAB计算设计？ 我认为答案必须取决于严格的析因设计的特殊性质。
回复：如何使用因子分析的样本量和功效确定重复治疗的数量对于不同的讨论，这是一个不同的问题，它没有解决原始问题。
