Doe 對阻塞的約束大家好:)
我在使用 JMP 的實驗設計方面很新，我對塊有問題。
情況：
我想用以下方式執行 DoE：
-> 2 個級別的 4 個參數
- 1 個參數，我們稱之為“A”，有 3 個級別（A1、A2 和 A3）。
我有一些限制：
- 此實驗將按“塊”進行，即對於每 6 個實驗，我將更改已知會對我的反應產生影響的起始材料。
- 2 Levels 的其中一個參數與我的起始材料相關聯，這意味著該參數將由我的起始材料固定。
- 另一個限制是我們只能測試每個組的 2 個級別的“A”。
由於我不能在阻塞中放置約束，我嘗試了：
- A 作為“離散數字”
- 3個參數連續
- 鏈接到“不受控制”中的 ma 起始墊的參數
- 我的起始墊為“分類”
我使用不允許的組合來排除每個“分類”一個“A”。
它似乎有效，但如果我這樣做，我將不會遵循實驗的順序（因為我將按塊進行工作並且不會對 JMP 說）。 此外，這不是很優雅，因為應該使用分類來評估我並不真正需要的起始材料的效果。
有人有建議嗎？
非常感謝您的閱讀，
祝您度過愉快的一天並保持安全。
美國能源部回复：Doe 對阻塞的約束兩個水平上的四個因素是連續的還是分類的？ 因子 A 的水平真的是分類的（A1、A2 和 A3）嗎？
請注意，“塊”在 DOE 中具有特定含義。 讓我們檢查你的意思。 起始材料是否用於提供6個實驗單元（樣品）？ 如果是這樣，那麼阻塞是正確的。
你能測量與起始材料相關的因素的水平嗎？ 如果是，則在數據表中記錄測量值，並在 DOE 中輸入水平作為協變量因子。 如果您無法在實驗前測量水平，則將因子輸入為不受控制，然後在運行期間測量水平並更新數據表。
回复：Doe 對阻塞的約束歡迎來到社區！ 除了 Mark 已經提出的問題外，還有許多與您的情況有關的問題/意見。 以下是我的一些想法：
1. 這是一個篩選設計，還是您進一步了解知識連續體（這是一系列實驗中的第一個實驗，還是您已經進行了一些實驗）。 你想回答什麼問題？ 您是否預測或預料到了這個實驗的潛在結果？ 在這個實驗中學到的信息將如何增加你的知識？ 你的下一組作品是什麼？ 如果不更好地了解情況，很難給出合理的建議。
2. 阻塞是一種增加推理空間的策略，同時提高設計的精度或至少不影響精度。 它通過將噪聲（您不願意管理的因素）與塊效應混為一談來實現這一點。 塊內噪聲保持不變（因此沒有影響並減少由於噪聲引起的塊內隨機誤差，從而提高設計精度並降低MSE）然後故意在塊之間改變噪聲（以增加推理空間）。 此外，如果您能夠分配與模塊混淆的因子，則可以估計模塊與設計因子的交互作用，以確定設計因子對噪聲的穩健性（不存在噪聲與因子的交互作用）。 這是你打算做的嗎？
3. 您有 5 個設計因素（4 個具有 2 個水平，1 個具有 3 個水平）？ 看來您正在分割設計或嘗試一些最佳設計策略，然後考慮塊。 這可能是一個不完整的塊 (BIB)。 還有其他選擇......正如馬克所建議的那樣，如果噪聲是可測量的，您可以將噪聲作為協變量進行交易。
4.什麼是A？ A 是否“嵌套”在材料中（根據材料使用不同級別的 A）？
5、為什麼不想量化材質的效果？ "分類應該用於評估我的起始材料的效果，我並不真正需要。” 您是否擔心設計因素與材料的潛在相互作用？
6.什麼是響應變量？ 它們是連續的嗎？ 您預測的模型效果的排名順序是什麼？
