大家好，
我收到了一個實驗的數據集，在實驗中，一個產品從一定高度落下，然後測試其性能，最終得出通過/失敗的反應。
該裝置有 6 種不同的配置，每種配置有 16 個樣本。所有 96 個樣本均以隨機順序進行跌落測試。
對每種配置進行多次重複的主要原因是，已知基本配置的故障率約為 1/10，並且希望能夠確定所有配置中發生故障的設備，以便對它們進行比較。如果我們對每個配置只進行了 3 次重複，我們可能就不會看到失敗，或者很少看到失敗，而且可能什麼也沒學到。
我的問題是，我該如何最好地模擬這一點？
- 如果我將所有 96 個通過/失敗結果用作邏輯模型中的名義響應，則模型效應值在 16 個組中是相同的，因為所有配置 A 行具有相同的模型效應值，所有配置 B 行具有相同的模型效應值，等等。 （在每個組內，響應當然會有所不同：有些通過，有些失敗。我以前從未嘗試過做這樣的模型，其中輸入變數在群組中是如此同質。
- 如果我為 6 種配置中的每一種計算一個失敗百分比（失敗次數除以 16），並將其用作標準最小二乘模型中的連續響應，那麼由於樣本量低（6），我會得到一個非常差的模型。而且我不確定該設定是否真正代表了實驗的結果（96 次獨立運行）。
希望有人可以幫忙！
親切的問候，
莫滕
