設定篩選設計你好，
我們目前正在嘗試建立我們的第一個客製化設計，但正在為選擇而苦苦掙扎。 我們的問題是，我們有4 組因素：第一組有2 個選項，第二組有3 個因素，第三組有4 個因素，第四組只有一個因素- 所以總共10 個因素，但它們是連續值。 這就是我們努力設置它的地方。 如果它們只是分類因素，那麼我們只需添加具有一定程度的分類因素。
從先前的實驗我們已經知道：
- 每個因素的濃度對結果有二次影響。 這意味著我們不僅需要檢查相互作用，還需要檢查不同濃度下的相互作用。
- 在運行中僅應同時出現第三組的不同因素。 因此，我們需要設定約束，不允許組合第一組的 2 個因素或第二組的 3 個因素。
我嘗試了自訂設計，將 10 個因子新增為連續因子。 然後我在「定義因子約束」和「使用不允許的組合過濾器」下設定：因子 1 和因子 2（第 1 組）或因子 1 和因子 2 和因子 3（第 2 組）。 我確保包含最小值和最大值，但我無法理解的是，在添加第二個交互作用時，包含交互因子 1*因子 2 以及其他組合。 所以我認為已經有一個錯誤了。
我不知道如何消除這些不必要的交互，因此我花時間從第二次和第三次交互列表中手動刪除它們，但無論如何，在我繼續查看表格後，這些組合都包含在內。
我該如何繼續設計？
謝謝。
實驗設計回覆：建立篩選設計通常線性變換因子水準 (X) 可以獲得幾個重要的好處。 編碼很簡單（XM）/H，其中M是低設定和高設定之間的中點（（高+低）/ 2），H是一半範圍（（高-低）/ 2）。 因此，X1、X2 和 X3 現在是在尺度不變的基礎上建模的。 在您的情況下，組 1 中的每個因素都透過使用第二個因素（組 1 等級）來使用此方法，預設編碼等級為 -1 和 +1。
回覆：建立篩選設計其實我不懂你所說的「濃度確實是編碼的」是什麼意思。 您能否詳細說明或提供對此的進一步閱讀？ 謝謝。
回覆：建立篩選設計是的，但您知道濃度確實是經過編碼的，因此特定於所涉及的每個因素。
回覆：建立篩選設計感謝您的建議。
將因子的屬性一分為二是一個非常好的主意。 我們現在將按照您對第一組的建議嘗試此操作。 您關於將因子設為 0 的警告實際上是一個好主意。 透過這一點，我們知道是否需要存在該因子，並且透過使用 RSM，我們還可以透過包含中點來獲取有關不同濃度的資訊。 如果某些交互作用是濃度依賴性的，我們也可以估計它們，對吧？ 您是否同意可以透過此設計來評估這一點？
回覆：建立篩選設計感謝您的澄清。 那我想你可以為第 1 組和第 2 組定義兩個因素。 第一個因素（例如，下面的因素 1 和因素 2）識別材料，第二個因素（例如，下面的因素 1 水平和因素 2 水平）識別濃度。 我會使用預設編碼等級 -1 和 +1 來表示濃度，因為每種材料的實際濃度範圍會有很大差異。 對每個單獨的因子（例如 A 或 B）使用適當的低濃度和高濃度。 您正在篩選，以便用所選材料進行另一次實驗可以優化實際濃度。 它可能看起來像這樣：
不過，我不確定第 3 組（因素 3）。 您可能在同一次運行中涉及四個因素中的任何一個或任何兩個（或任何三個？），這是正確的嗎？ 您可能需要在此處枚舉所有組合。
相互作用將導致運行次數快速增加。 您必須仔細考慮組之間的潛在相互作用，並包括看似合理的相互作用，但排除您現在可以排除的相互作用，以保持運行次數的可控性。 （還有其他方法，但您應該始終首先使用您可以信任或審查的先驗知識。）
（請注意，我不建議使用 0 作為連續因子的水平，因為這種方式本質上使其成為分類因子（不存在、存在），而不是始終存在但級別不同。）
您可能僅使用該模型來測試效果，而不是在此階段優化因子設置，因此這種方法可能適合您。
我知道事情仍然很混亂。
回覆：建立篩選設計再次困難，因為我對情況了解不夠。 是否可以在每組之後測量輸出，或者僅在最後或所有組時測量響應？
我提供以下建議；
1. 不要用單因子實驗來得出任何結論。 推理空間太小，與其他設計因素和雜訊的交互作用無法估計。 事實上，看似二次的可能是相互作用或噪音效應。
2. 從你的假設開始，解釋每個因素如何以及為何對回應產生影響。 使用您的假設來開發模型。
3. 創建多個實驗設計並評估每個實驗設計將提供哪些潛在資訊（可以估計哪些資訊）、哪些將受到限制（推理空間）以及哪些將被混淆（可能是高階效應）。 將此與每個設計所需的資源進行比較。
4. 預測每個設計的所有可能結果以及您將採取的後續行動。 預測模型效果的排序。
5. 然後選擇一個並運行它，並期望這是您旅程的開始，而不是結束。 沒有一勞永逸的解決方案。
實現許多所謂的最佳設計具有非常複雜的混雜因素，並且當事情沒有意義時確定如何迭代是具有挑戰性的。
回覆：建立篩選設計嗨馬克貝利，
也感謝您的回答。
為什麼要將這些因素分組？ 每個小組的意義或目的是什麼？
這些因子由於相似的屬性而被分組，並且由於我只能包含第 3 組之外的每組中的 1 個因子。 是的
您的意思是僅可能存在第 1 組和第 2 組中的一個因素，但可能存在第 3 組中的多個因素？
對，就是這樣。
每組因子的濃度範圍是否相同？
不，有些相差 100 倍。
回覆：建立篩選設計謝謝斯塔曼的回答。
值得一提的是，不需要存在任何因素，只需弄清楚要包括哪個因素以及數量。 要回答您的問題並具體說明問題：
1. 我們進行了一些初步實驗，其中只包含一個因素，結果發現有二次反應。 現在我認為如果你篩選組合，這是真的。 您認為我應該使用單因素螢幕中確定的每個因素的最佳條件來了解交互作用嗎？ 我認為單一因素的最佳條件不一定是與不同因素結合時的最佳條件。
2. 組是一組具有相同屬性的因素，如果有 2 組，則不能合併。
3. 我不確定這將如何幫助我限制某些組合。
4. 不，實際上你是對的。 那是一個好主意。
我認為設定設計的主要問題是我想同時有兩個層次：我想弄清楚每個組別中最重要的因素以及它們如何相互作用，但同時弄清楚它們在不同的濃度。 其次，我不想每次運行中都存在所有因素。
回覆：建立篩選設計為什麼要將這些因素分組？ 每個小組的意義或目的是什麼？
您的意思是僅可能存在第 1 組和第 2 組中的一個因素，但可能存在第 3 組中的多個因素？
每組因子的濃度範圍是否相同？
回覆：建立篩選設計歡迎來到社區。 我讀過你的帖子，我不得不承認，如果沒有更好地了解情況，很難提供具體的建議。 我有一些問題/意見：
1. 你怎麼知道有二次效應？ 通常，當我們進行篩選時，我們希望發展遵循稀缺性和層次結構原則的模型。
2. 我不知道什麼是「團體」？ 該實驗是針對製程的連續步驟嗎？ 如果是這樣，您也許可以利用裂區設計。
3. 既然您懷疑非線性效應，也許可以使用明確的篩選設計來開始？
4. 您是否想大幅節省實驗成本？ 如果不是，也許可以使用對無意義的交互作用估計的影響來估計 MSE？
就我個人而言，我相信順序實驗。 我遵循 KISS 原則（保持簡單和順序）。 不要試圖從任何一項實驗中獲得太多資訊。 確保您的實驗為設定下一個實驗提供指導。 篩選設計旨在幫助開始這趟旅程。
