创建 DoE 时，是否考虑建模类型或设计角色或两者？我们的实验有一个设置为“低”/“中”/“高”的因子 - 这些级别将通过混合设置进行调整
数据类型设置为字符
建模类型设置为序数
设计角色设置为分类
价值顺序设置为“低”/“中”/“高”
JMP 是否使用该信息创建设计，该信息低于中值，等等？
或者它会与三个没有顺序或关系的分类因素的设计相同吗？
另一种方法是将“低”/“中”/“高”重命名为“1”/“2”/“3”
数据类型设置为数字
建模类型设置为序数
设计角色设置为离散数字
对于我们的实验，我们需要较少的推荐运行。
哪种方式是正确的方式，或者我们如何决定使用哪种方式？
在此先感谢您的帮助！
丹妮拉
美国能源部回复：创建 DoE 时，是否考虑建模类型或设计角色或两者？如果因子是字符串，JMP 会将因子视为离散的。 这意味着级别只是名称，没有隐含的顺序（顺序和名义的处理方式相同——请记住，在自定义设计器中 JMP 不要求建模类型）。 真正分类因子的缺点是不能使用插值来帮助估计各个级别的参数。 您必须在每个级别获取数据，并且在一个级别获取较少的数据点会降低对该级别参数的估计。
如果将因子设为离散数字，JMP 将创建连续因子。 主要区别在于，为了实现所有离散级别，JMP 将向模型添加额外的“如果可能”项以强制额外级别。 对于您的示例，它会为您的因子添加一个额外的平方项，以确保“2”级别将出现在设计中。 这种方法可能会导致没有像使用字符串那样经常选择中间层。 为什么？ 因为如果因子确实是连续的，那么插值可以帮助我们进行参数估计。 我对因子范围的中间值了解更多，因为我将在低设置和高设置下收集数据。
一般来说，如果一个因素可以被视为连续的，我会建议它在设计中是连续的。 但如果是这样的话，我会质疑：你为什么需要三个级别？ 从数学上讲，第三级的唯一原因是估计曲率。 如果是这种情况，那么模型中应该有一个平方项。 因此，围绕这些因素以及应以何种方式对待它们进行了大量讨论，但我认为大多数答案都基于主题知识。
最终，以两种方式创建设计。 哪个有更好的属性满足您的需求？
