Beschränken Sie sich auf die BlockierungHallo zusammen 
Ich bin ziemlich neu im Design von Experimenten mit JMP und habe ein Problem mit den Blöcken.
Die Situation :
Ich möchte ein DoE durchführen mit:
-> 4 Parameter von 2 Ebenen
- 1 Parameter, nennen wir ihn "A", mit 3 Ebenen (A1, A2 und A3).
Ich habe einige Einschränkungen:
- Dieses Experiment wird in "Blöcken" durchgeführt, dh für jeweils 6 Experimente werde ich mein Ausgangsmaterial ändern, von dem bekannt ist, dass es sich auf meine Antwort auswirkt.
- Einer der Parameter von 2 Levels ist mit meinem Ausgangsmaterial verknüpft, dh dieser Parameter wird durch mein Ausgangsmaterial festgelegt.
- Eine weitere Einschränkung besteht darin, dass wir nur 2 Stufen von "A" pro Blöcke testen können.
Da ich die Blockierung nicht einschränken konnte, habe ich versucht:
- A als "diskrete Zahl"
- 3 Parameter kontinuierlich
- Der Parameter, der mit einer Startmatte in "unkontrolliert" verknüpft ist
- meine Startmatte als "Kategorie"
Und ich habe die unzulässigen Kombinationen verwendet, um ein "A" pro "Kategorie" auszuschließen.
Es scheint zu funktionieren, aber wenn ich dies tue, werde ich die Reihenfolge der Experimente nicht befolgen (da ich nach Blöcken arbeite und es JMP nicht gesagt wird). Außerdem ist dies nicht sehr elegant, da das Kategorische verwendet werden sollte, um die Wirkung meiner Ausgangsmaterialien zu bewerten, die ich nicht wirklich brauche.
Hat jemand einen Vorschlag?
Vielen Dank fürs Lesen,
Habt einen schönen Tag und bleibt gesund.
DAMHIRSCHKUHRe: Einschränkung der SperrungSind die vier Faktoren auf zwei Ebenen kontinuierlich oder kategorial? Sind die Stufen von Faktor A wirklich kategorisch (A1, A2 und A3)?
Seien Sie vorsichtig, 'Blöcke' haben in DOE eine bestimmte Bedeutung. Lassen Sie uns Ihre Bedeutung überprüfen. Wird das Ausgangsmaterial verwendet, um 6 Versuchseinheiten (Muster) bereitzustellen? Wenn ja, dann ist das Blockieren richtig.
Können Sie die Höhe des Faktors messen, der sich auf das Ausgangsmaterial bezieht? Wenn dies der Fall ist, notieren Sie die Messungen in einer Datentabelle und geben Sie die Werte in Ihr DOE als Kovariatenfaktor ein. Wenn Sie die Niveaus vor dem Experiment nicht messen können, geben Sie den Faktor als Unkontrolliert ein, messen Sie dann die Niveaus während des Laufs und aktualisieren Sie Ihre Datentabelle.
Re: Doe Beschränkung auf die BlockierungWillkommen in der Community! Es gibt eine Reihe von Fragen/Kommentaren zu Ihrer Situation zusätzlich zu denen, die Mark bereits gestellt hat. Hier sind einige meiner Gedanken:
1. Ist dies ein Screening-Design oder befinden Sie sich weiter unten im Wissenskontinuum (ist dies das erste Experiment in einer Reihe oder haben Sie bereits einige Experimente durchgeführt). Welche Fragen versuchen Sie zu beantworten? Haben Sie die möglichen Ergebnisse dieses Experiments vorhergesagt oder erwartet? Wie werden die in diesem Experiment gewonnenen Informationen zu Ihrem Wissen hinzugefügt? Was wird Ihre nächste Reihe von Arbeiten sein? Es ist äußerst schwierig, fundierte Ratschläge zu geben, ohne die Situation besser zu verstehen.
2. Blockieren ist eine Strategie, um den Inferenzraum zu vergrößern, während entweder die Genauigkeit des Entwurfs verbessert oder zumindest die Genauigkeit nicht beeinträchtigt wird. Dies wird erreicht, indem Rauschen (Faktoren, die Sie nicht handhaben möchten) mit dem Blockeffekt verwechselt werden. Das Rauschen innerhalb des Blocks bleibt konstant (wodurch es keine Auswirkung hat und die zufälligen Fehler innerhalb des Blocks aufgrund von Rauschen reduziert, wodurch die Präzision des Designs erhöht und der MSE gesenkt wird), dann wird dieses Rauschen absichtlich zwischen den Blöcken geändert (um den Inferenzraum zu vergrößern). ). Wenn Sie in der Lage sind, die mit dem Block verwechselten Faktoren zuzuordnen, können Sie möglicherweise die Interaktionen zwischen Block- und Designfaktoren schätzen, um die Robustheit Ihrer Designfaktoren gegenüber Rauschen zu bestimmen (Fehlen von Wechselwirkungen zwischen Rauschen und Faktor). Ist es das, was Sie beabsichtigen?
3. Sie haben 5 Designfaktoren (4 mit 2 Ebenen und 1 mit 3 Ebenen)? Es scheint, dass Sie das Design fraktionieren oder eine optimale Designstrategie versuchen und dann den Block in Betracht ziehen. Dies ist wahrscheinlich ein unvollständiger Block (BIB). Es gibt Alternativen ... wie Mark vorschlägt, wenn das Rauschen messbar ist, könnten Sie das Rauschen als Kovariate handeln.
4. Was ist A? Ist A in Material "verschachtelt" (abhängig vom Material werden verschiedene Ebenen von A verwendet)?
5. Warum wollen Sie die Materialwirkung nicht quantifizieren? " die kategorische sollte verwendet werden, um die wirkung meiner ausgangsstoffe zu bewerten, die ich nicht wirklich brauche." Sind Sie besorgt über die möglichen Wechselwirkungen der Designfaktoren mit dem Material?
6. Was sind die Antwortvariablen? Sind sie durchgehend? Was ist Ihre vorhergesagte Rangfolge der Modelleffekte?
