DOE 中的隨機阻塞因子與固定阻塞因子大家好，
我正在嘗試設置一個自定義 DOE 實驗，其中我評估 4 個連續因素和 1 個響應。 我的運行次數限制為 30 次，並且對主效應感興趣（如果可能的話，以後我也想進行雙向交互）。 我設置了此運行，但由於這 30 次運行必須分為兩個成像平台，因此我使用了兩個分組，每個運行 15 次。 我嘗試使用固定的分塊因子，該因子可以為模型產生高功效和低方差值。 然而，對我來說，使用隨機阻塞因子是有意義的，因為它將釋放更多的自由度，而且從物理角度來看，這兩個平台應該非常相似，並且只是許多此類平台中的兩個隨機平台。
然而，當我計算這個設計時（我使用的是 D 最優設計），我得到了所有項的良好功效值，但截距除外，截距低了整整一個數量級。 同時，從固定塊到隨機塊，平均方差從大約 0.1 躍升至 0.7。
有人可以向我指出這個問題的原因以及如何避免這個問題。 我一直認為隨機分塊可以更有效地估計效果（尤其是主效果）。
謝謝
實驗設計回复：DOE 中的隨機阻塞因子與固定阻塞因子你好，馬克和斯塔曼，
謝謝你的反饋。 我確實相信我的平台（不是成像儀，而是進行測試的消耗部件）應該設置為隨機效果，因為它們會有更多，理論上，它們之間不應該有顯著差異，需要分類。
主要問題是為什麼隨機塊與固定塊的平均方差和低攔截能力有如此大的差異。 一般來說，固定會給出更多的未知數，但在我的情況下，我相信它們應該是相同的，因為我只有兩個非常大的塊，每個塊有 15 次運行。 對於固定的，如果我沒記錯的話，你會為 k 個塊添加 k-1 個未知數，而對於固定的，唯一添加的未知數是塊之間的方差。 兩種設計的顏色圖看起來也完全相同，因此因素之間不應該出現額外的相關性，對嗎？
任何對此的幫助將不勝感激。
回复：DOE 中的隨機阻塞因子與固定阻塞因子首先，歡迎來到社區。
我可能會從不同的角度分享我的想法：
1. 如何分析數據以及使用什麼工具進行分析取決於數據的獲取方式。 （實際上，這延伸到您可以回答什麼問題，您可以得出什麼結論，以及您推斷結果的信心取決於數據的獲取方式）
2. 雖然可以討論塊的適當“指定”，但如果您可以具體指定哪些因素與塊混淆，並且正如 Mark 所建議的那樣，可以重現這些“水平”，那麼這些塊可以被視為固定效應。 我會爭論隨機採取這些（或將它們視為隨機效應）是否會增加推理空間，而不是在“大膽級別”專門操縱它們。 我個人認為，通過專門操作塊，您更有可能獲得更廣泛的推理空間。
3. 將塊視為固定效應具有能夠量化逐因子相互作用（本質上是逐因子噪聲相互作用）的巨大優勢，這可能是量化設計結構穩健性的最佳方法。 您的設計因素對變化的噪聲的影響是否一致？
4. 有趣的是，分塊還有一個額外的好處，即同時增加推理空間並提高設計的精度（如 Box 所定義）。 這是因為內部塊偏向於因子效應（噪聲在塊內保持恆定），然後噪聲在塊之間發生變化，因此可以對其進行分配。
“阻止你能阻止的，隨機化你不能阻止的”GEP 盒子
阻止您在實驗執行過程中可以識別和管理的內容，對實驗期間尚未識別或無法管理的噪聲進行隨機化。
回复：DOE 中的隨機阻塞因子與固定阻塞因子將效果視為固定還是隨機通常不是 DF 或功效的問題，而是您如何看待變化的問題。 如果它是可重現的水平，並且這些水平是唯一感興趣的水平，則將其視為固定效應。 如果這些水平是來自較大群體的樣本，並且您對這兩個特定水平並不真正感興趣，而是對整個群體的變化感興趣，則將其視為隨機效應。
那麼你如何看待這兩個成像器呢？ 它們是唯一的兩個設備嗎？ 在可預見的未來，它們會是僅有的兩種設備嗎？ 然後將這些塊視為固定效果。 這兩個成像器是從一個龐大且不斷變化的池中選出的嗎？ 然後將它們視為隨機效應。
