反對在所有事情上使用定制設計 DOE 的理由大家好，
我需要有人為我唱反調。 JMP 中有許多不同的 DOE 功能。 例如，如果我進入 JMP，DOE 下拉菜單中有 10 多種不同的傳統 DOE 設計。而且還有“自定義設計”功能。
這可能是一個幼稚的問題，但是是否有理由使用任何其他 DOE 設計而不是定制設計？ 這些設計中的任何一個可以完成定制設計無法完成的任務嗎？
謝謝，
唐納德
實驗設計回复：反對在所有事情上使用定制設計 DOE 的原因這是我的想法：
1. 恕我直言，選擇進行哪些實驗是個人選擇。 您必須了解情況（背景）、您想要回答什麼問題，並權衡您可以從實驗策略中獲得的信息與所需的資源。 在某些情況下，我願意為了效果而犧牲效率。
2. 說服工程師、科學家和管理人員進行任何實驗都可能是最大的戰鬥。 如果他們將設計矩陣視為一個“方框”並且不理解它是如何工作的，那麼這可能會更具挑戰性。 令人難以置信的是，有多少人受到 OFAT 心態的影響。 畢竟，它是非常直觀的...... 經典的正交設計很容易解釋，並且在必要時可以方便地進行去鋸齒，特別是對於那些沒有統計背景的人。
3、設計選型的重點偏向於因素效應。 對於處理噪音的策略還沒有給予足夠的重視。 通過重複或嵌套處理短期噪聲（例如，樣本內、樣本之間的測量誤差）。 通過 RCBB、BIB 和裂區處理長期噪聲（例如，環境條件、批次間原材料、操作員技術）。 我在穩健的設計情況下使用跨產品數組，但我尚未找到一種使用自定義設計平台進行設置的簡單方法。
4.“第一個實驗的目的是設計一個更好的實驗”。 我們通過實驗來深入了解並驗證/無效我們對因果結構的理解。 我們在第一個實驗中以最佳水平測試所有重要因素的可能性值得懷疑。 迭代是我們學習的方式。 第一個實驗僅僅是旅程的開始。
回复：反對在所有事情上使用定制設計 DOE 的原因對於混合設計，我當然會推薦定制設計。 事實上，您將無法對混合場景使用最終篩選設計。
我確實同意菲爾的建議。 根據具體情況，其他設計確實有一些優點。 例如，確定性篩選設計 (DSD) 的作用是輕微地低於您從僅主效應模型的定制設計中獲得的結果。 DSD 的預測方差不如 I-Optimal 定制設計。 但 DSD 的優點是單一設計，也可用於優化和篩選。
經典設計提供的正交性並不總是能夠通過定制設計得到保證（但在大多數情況下可以在相同的運行次數下實現）。
從本質上講，每種設計都有一個優點，這就是它們最初創建的方式/原因。 在某些情況下，這些優勢可能對您來說沒有價值。 但這正是 JMP 提供所有這些功能的原因。 您可能會遇到需要這種特殊優勢的情況。
回复：反對在所有事情上使用定制設計 DOE 的原因嗨菲爾，
感謝您的詳細回复。 我是一名配方科學家，希望嘗試幫助我的同事更多地了解 JMP。 我們的大多數 DOE 都是混合設計。
我想檢查一下推薦定制設計是否有意義。 看起來確實如此，但出於篩選目的也應仔細考慮 DSD。
如果其他人也提出意見，請不勝感激。 多多益善
謝謝
唐納德
回复：反對在所有事情上使用定制設計 DOE 的原因嗨唐納德，
我很想知道你為什麼問這個問題。 是為了你自己的理解嗎？ 或者您正在考慮如何向您的同事提供建議？
對於大多數科學家和工程師來說，我建議他們專注於最終篩选和定制設計。
為什麼要進行明確篩查？ 在許多情況下，確定性篩選設計 (DSD) 將是最有效且易於使用的實驗。 我想說，科學家和工程師的大多數實驗都是篩選實驗——他們有 5 個或更多連續因素，但他們不知道所有因素都很重要。 DSD 在這些情況下非常有用。 如果發現少量影響很重要，您可以獲得有用的優化模型。 即使所有因素都很重要，DSD 也將是實驗過程中良好的第一步，您可以跟進增強設計。 JMP 中的 DSD 具有簡單易用的擬合方法，可以非常輕鬆地分析結果。 DSD 無法使用自定義設計重新創建，因此它是 JMP 中的一個單獨平台。
定制設計涵蓋了大多數其他實驗情況。
經典菜單下的選項均經過嘗試和測試，並已多次成功使用。 在大多數情況下，它們可以使用自定義設計重新創建，因為它們是最佳設計的特殊情況。 我只會向接受過 DOE 舊方法教育的人推薦經典選項，以便他們能夠重新創建他們所學到的設計。 我不知道您是否可以使用自定義設計重新創建田口設計，但我不知道您是否願意這樣做 - 我從未遇到過任何人使用 JMP 進行田口設計。
消費者研究和特殊目的下的選項都有各自的用途。 他們絕對可以做到定制設計無法做到的事情。 然而，它們是專門的或利基的情況，與較小的實驗者小組相關。 例如，工程中非常非線性系統的計算機實驗的空間填充設計。 或者用於研究的 Max-Diff 設計，以了解消費者的偏好。
我希望這有幫助，
菲爾
