センターポイントとスクリーニングデザインこんにちはメンバー、
JMP16を使用してカスタムの主効果スクリーニングデザインを実行しようとしています。 私には5つの要素があり、そのうちの1つは4つのレベルに分類されます。 カスタムデザインは16回の実験を生成しますが、研究に中心点を追加する必要があるかどうか疑問に思いました。 重要な要素と、RSM設計に使用する4つのカテゴリ変数のどれを決定することにのみ関心があります。 どんな助けでも大歓迎です。
DOERe：中心点とスクリーニングデザイン必要？ 厳密に言えば...いいえ、あなたの主な目標が影響力のある主効果と主効果のみを推定することである場合。 特に、フォローアップRSMモデルベースの実験を期待および実施する予定のスクリーニング設計の場合。
私が中心点を追加することを検討する唯一の理由は、実験空間への純粋な誤差の実験に依存しない推定の内部のある種を探しているからです。 しかし、私にとってこれは別の疑問を投げかけます...最終的にはカテゴリファクタの1つ以上のレベルを選択するので...カテゴリファクタのすべてのレベルで純粋なエラーを推定して、そのノイズかどうかを確認したくないでしょう'は、カテゴリ要素全体で一定ですか？ 答えが「はい」の場合...次に、カテゴリ要素のすべてのレベルにわたって中心点を複製する必要があります。これにより、設計内の実行数が非常に迅速に膨らみます...実行の優位性が現在純粋なエラーと重要ではない主な効果を求めて。 長い言い方をすれば...中心の指摘は残しておきます...
他の人は違った感じがするかもしれませんか？
Re：中心点とスクリーニングデザイン中心点は、連続因子（または離散数値因子）に関するものです。 あなたはあなたが5つのカテゴリー的要因を持っていると言います。 私があなたの説明を正しく解釈した場合、あなたは主効果と交互作用効果についてのみ心配する必要があります。
Re：中心点とスクリーニングデザインわずか16回の実行でスクリーニング実験を行う際に、4つのレベルのカテゴリ要素を使用すると、システムが単純化されすぎる可能性があります。 カテゴリ因子と連続因子の間に交互作用がある可能性がある場合は、モデルに交互作用項を追加することをお勧めします。 これにより、スクリーニング実験が少し大きくなります。ただし、カテゴリ変数のレベルごとにいくつかの追加の実行を行うと、それらの間の違いを検出する能力が向上します。
例として、3つの連続変数のみが重要であり、カテゴリ変数の1つのレベルを選択した場合、残りの3つの連続変数の交互作用と2次効果を追加するには、さらに8回の実行が必要になるとします。 （DOE> AUGMENT）
実験ユニットが難しくも高価でもない場合は、とにかく実行回数を増やす方がよいでしょう。
