设置筛选设计你好，
我们目前正在尝试建立我们的第一个定制设计，但正在为选择而苦苦挣扎。 我们的问题是我们有 4 组因素：第一组有 2 个选项，第二组有 3 个因素，第三组有 4 个因素，第四组只有一个因素 - 所以总共 10 个因素，但它们是连续值。 这就是我们努力设置它的地方。 如果它们只是分类因素，那么我们只需添加具有一定级别的分类因素。
从之前的实验中我们已经知道：
- 每个因素的浓度对结果具有二次影响。 这意味着我们不仅需要检查相互作用，还需要检查不同浓度下的相互作用。
- 在运行中仅应同时出现第三组的不同因素。 因此，我们需要设置约束，不允许组合第一组的 2 个因素或第二组的 3 个因素。
我尝试了自定义设计，将 10 个因子添加为连续因子。 然后我在“定义因子约束”和“使用不允许的组合过滤器”下设置：因子 1 和因子 2（第 1 组）或因子 1 和因子 2 和因子 3（第 2 组）。 我确保包含最小值和最大值，但我无法理解的是，在添加第二个交互作用时，包含交互因子 1*因子 2 以及其他组合。 所以我认为已经有一个错误了。
我不知道如何摆脱这些不需要的交互，因此我花时间从第二次和第三次交互列表中手动删除它们，但无论如何，在我继续查看表格后，这些组合都包含在内。
我该如何继续设计？
谢谢。
实验设计回复：建立筛选设计通常线性变换因子水平 (X) 可以获得几个重要的好处。 编码很简单（XM）/H，其中M是低设置和高设置之间的中点（（高+低）/ 2），H是一半范围（（高-低）/ 2）。 因此，X1、X2 和 X3 现在是在尺度不变的基础上建模的。 在您的情况下，组 1 中的每个因素都通过使用第二个因素（组 1 级别）来使用此方法，默认编码级别为 -1 和 +1。
回复：建立筛选设计其实我不明白你所说的“浓度确实是编码的”是什么意思。 您能否详细说明或提供对此的进一步阅读？ 谢谢。
回复：建立筛选设计是的，但您知道浓度确实是经过编码的，因此特定于所涉及的每个因素。
回复：建立筛选设计感谢您的建议。
将因子的属性一分为二是一个非常好的主意。 我们现在将按照您对第一组的建议尝试此操作。 您关于将因子设置为 0 的警告实际上是一个好主意。 通过这一点，我们知道是否需要存在该因子，并且通过使用 RSM，我们还可以通过包含中点来获取有关不同浓度的信息。 如果某些相互作用是浓度依赖性的，我们也可以估计它们，对吧？ 您是否同意可以通过此设计来评估这一点？
回复：建立筛选设计感谢您的澄清。 那么我想你可以为第 1 组和第 2 组定义两个因素。 第一个因素（例如，下面的因素 1 和因素 2）识别材料，第二个因素（例如，下面的因素 1 水平和因素 2 水平）识别浓度。 我会使用默认编码级别 -1 和 +1 来表示浓度，因为每种材料的实际浓度范围会有很大差异。 对每个单独的因子（例如 A 或 B）使用适当的低浓度和高浓度。 您正在筛选，以便用所选材料进行另一次实验可以优化实际浓度。 它可能看起来像这样：
不过，我不确定第 3 组（因素 3）。 您可能在同一次运行中涉及四个因素中的任何一个或任何两个（或任何三个？），这是正确的吗？ 您可能需要在此处枚举所有组合。
相互作用将导致运行次数快速增加。 您必须仔细考虑组之间的潜在相互作用，并包括看似合理的相互作用，但排除您现在可以排除的相互作用，以保持运行次数的可控性。 （还有其他方法，但您应该始终首先使用您可以信任或审查的先验知识。）
（请注意，我不建议使用 0 作为连续因子的水平，因为这种方式本质上使其成为分类因子（不存在、存在），而不是始终存在但级别不同。）
您可能仅使用该模型来测试效果，而不是在此阶段优化因子设置，因此这种方法可能适合您。
我知道事情仍然很乱。
回复：建立筛选设计再次困难，因为我对情况了解不够。 是否可以在每组之后测量输出，或者仅在最后或所有组时测量响应？
我提供以下建议；
1. 不要用单因素实验来得出任何结论。 推理空间太小，与其他设计因素和噪声的相互作用无法估计。 事实上，看似二次的可能是相互作用或噪声效应。
2. 从你的假设开始，解释每个因素如何以及为何对响应产生影响。 使用您的假设来开发模型。
3. 创建多个实验设计并评估每个实验设计将提供哪些潜在信息（可以估计哪些信息）、哪些将受到限制（推理空间）以及哪些将被混淆（可能是高阶效应）。 将此与每个设计所需的资源进行对比。
4. 预测每个设计的所有可能结果以及您将采取的后续行动。 预测模型效果的排序。
5. 然后选择一个并运行它，并期望这是您旅程的开始，而不是结束。 没有一劳永逸的解决方案。
实现许多所谓的最佳设计具有非常复杂的混杂因素，并且当事情没有意义时确定如何迭代是具有挑战性的。
回复：建立筛选设计嗨马克贝利，
也感谢您的回答。
为什么要对这些因素进行分组？ 每个小组的意义或目的是什么？
这些因子由于相似的属性而被分组，并且由于我只能包含除第 3 组之外的每组中的 1 个因子。 是的
您的意思是仅可能存在第 1 组和第 2 组中的一个因素，但可能存在第 3 组中的多个因素？
对，就是这样。
每组因子的浓度范围是否相同？
不，有些相差 100 倍。
回复：建立筛选设计谢谢斯塔曼的回答。
值得一提的是，不需要存在任何因素，只需弄清楚要包括哪个因素以及数量。 要回答您的问题并具体说明问题：
1. 我们进行了一些初步实验，其中仅包含一个因素，结果发现存在二次响应。 现在我认为如果你筛选组合，这是真的。 您认为我应该使用单因素屏幕中确定的每个因素的最佳条件来了解相互作用吗？ 我认为单个因素的最佳条件不一定是与不同因素结合时的最佳条件。
2. 组是一组具有相同属性的因素，如果有 2 个组，则不能合并。
3. 我不确定这将如何帮助我限制某些组合。
4. 不，实际上你是对的。 那是一个好主意。
我认为设置设计的主要问题是我想同时有两个层次：我想弄清楚每个组中最重要的因素以及它们如何相互作用，但同时弄清楚它们在不同的浓度。 其次，我不想每次运行中都存在所有因素。
回复：建立筛选设计为什么要对这些因素进行分组？ 每个小组的意义或目的是什么？
您的意思是仅可能存在第 1 组和第 2 组中的一个因素，但可能存在第 3 组中的多个因素？
每组因子的浓度范围是否相同？
回复：建立筛选设计欢迎来到社区。 我读过你的帖子，我不得不承认，如果没有更好地了解情况，很难提供具体的建议。 我有一些问题/意见：
1. 你怎么知道存在二次效应？ 通常，当我们进行筛选时，我们希望开发遵循稀缺性和层次结构原则的模型。
2. 我不知道什么是“团体”？ 该实验是针对过程的连续步骤吗？ 如果是这样，您也许可以利用裂区设计。
3. 既然您怀疑非线性效应，也许可以使用明确的筛选设计来开始？
4. 您是否想大幅节省实验成本？ 如果不是，也许可以使用对无意义的相互作用估计的影响来估计 MSE？
就我个人而言，我相信顺序实验。 我遵循 KISS 原则（保持简单和顺序）。 不要试图从任何一项实验中获得太多信息。 确保您的实验为设置下一个实验提供指导。 筛选设计旨在帮助开始这一旅程。
