混合因子がいくつかのカテゴリーレベル（成分のタイプ）を取ることができることをどのように示すのですか？こんにちは、
非混合因子を使用した混合設計を設計して分析しようとしていますが、それを適切に行う方法を理解するのに問題があります。 簡単に言えば、私はさまざまな温度条件下でコンポーネントのブレンドで実験を行っています。 サンプルは、コンポーネント1とコンポーネント2のブレンドであり、コンポーネント2は3つの関連材料の1つです。 私が問題を抱えているのは、コンポーネント2 = 0の場合、コンポーネント2のマテリアルは完全に存在しないため、結果に明らかに影響を与えないという事実をエンコードすることです。 設計に以下の要素を使用し、コンポーネント2 = 0の場合、コンポーネント2をAまたはBにできないように制限する要素を使用すると、たとえば、妥当な計画行列が生成されます。 ただし、分析しようとすると、コンポーネント2 = 0（つまり存在しない）の場合でも、モデルがコンポーネント2のタイプ（A、B、またはC）が応答に影響を与えると想定するという問題が発生します。
コンポーネント1：0-1（連続、混合）
コンポーネント2：0-1（連続、混合）
コンポーネント2タイプ：A、B、C（カテゴリ）
温度：40-150（連続）
計画行列を生成するか、分析を実行するためのより良い方法を誰かが手伝ってくれますか？
ありがとう、
デビッド・ギレスピー
DOERe：混合因子がいくつかのカテゴリーレベル（成分のタイプ）を取ることができることをどのように示すのですか？こんにちは、
これと同じ質問が今週初めのスレッド。 基本的に、カテゴリファクターの主な効果はなく、量ファクターとカテゴリファクターの間の交互作用を使用してモデルを定義する必要があります。 FitModelの因子コーディングと設定も変更する必要がある可能性があります。 うまくいけば、それが役立つでしょう。 前のスレッドの例は混合物の設計ではなかったため、混合物の問題で機能するかどうかをお知らせください。
よろしく、
フィル
Re：混合因子がいくつかのカテゴリーレベル（成分のタイプ）を取ることができることをどのように示すのですか？こんにちはフィル、助けてくれてありがとう。 混合物は2成分混合物にすぎなかったため、最初は単純に単一の連続因子としてモデル化し、参照したソリューションを使用しました。これにより、賢明なモデルが作成されたようです。 混合物としてモデル化した場合にも機能し、予測はほぼ同じです。これにより、より複雑な3+成分の混合物でも同様のアプローチが機能する可能性があると確信できます。
混合物としてモデル化するときに、すべての要素をモデルに組み込む方法を理解するのに少し時間がかかりました。 これは興味深いことの1つは、コンポーネント1（混合物）とコンポーネント2（混合物）の両方がモデルに個別に表示され、コンポーネント1が高次または交互作用項に含まれている場合、コンポーネント2も多数の高次および交互作用項で表示されることです。モデルは特異点に遭遇し、不安定になるように見えました。 これは、2つの成分の混合物しかないため、1つの成分のレベルが単純に1から他の成分を引いたものであるためですか？ したがって、次の2つの項は、コンポーネント1 =（1-コンポーネント2）として逆相関しますか？
コンポーネント1 *温度
コンポーネント2 *温度
代わりにコンポーネント1を使用できる可能性があると思いますが、この場合、コンポーネント2とカテゴリ要素の間の相互作用を使用しているため、コンポーネント2を使用することにロックされていますか？
ありがとう
デイブ
