首次用户 - 自定义 DoE你好，
我之前做过实验设计，但非常标准（筛选设计，全因子）。
我以前从未使用过 JMP，也从未尝试过定制设计。 我希望我能得到一些关于我创建的自定义 DoE 的可行性的意见。
我有 4 个因素（时间、温度、催化剂量、溶剂）加上一个协变量因素（我的溶液中的水含量）。
我想看看这些因素如何影响我正在合成的聚合物的分子量。
任何输入表示赞赏！
美国能源部回复：第一次使用 - 自定义 DoE我不确定我是否可以回答你关于可行性. 也无法回答这是否是您完成您想要的最有效或最有效的方式。 只是没有足够的有关情况的信息。 有很多选择。
定制设计基于用户对需要估计哪些效果以及不需要估计哪些效果有一定的了解（也许有任何您想要调查的特定标准）。 我不知道您的预测，但您似乎担心一些非线性效应，因为您在设计中似乎有一些伪中心点（它们并不是真正居中的）。 您可以使用自定义设计下方的绿色箭头来评估设计。 我的猜测是您有一些随机重复，这可能有助于您估计混合模型。
回复：第一次使用 - 自定义 DoE嗨 Tehol-
欢迎来到 JMP！
自定义 DOE 平台是 DOE 的一个很好的起点，适合您描述的实验。 以下是一些评论/意见：
1) 极性因子似乎是连续的，但值似乎不太正确。 通常，连续因子的中心点值应介于最小值和最大值之间。 在这种情况下，您的最小值为 2，最大值为 38，因此中点为 20（但表中出现了“7”）。 如果极性值是由于选择了不同的溶剂，您可以考虑将“溶剂”作为分类因素。 您可以在自定义 DOE 平台中执行此操作，但是当您添加因子时，请选择分类并指定因子中的水平数（2 表示两种溶剂，3 表示三种溶剂，等等）。
2) 基于相当广泛的因子设置，这似乎是一个筛选 DOE，您可能试图在其中发现主要影响。 但是，您在这里有足够的实验来开始研究交互作用和多项式项，这可能更适合优化 DOE。 唯一的缺点是您运行的实验可能比您最初运行的需要更多，特别是如果您正在探索通常不运行或没有太多历史支持的因子设置。
3）实际上，如果有办法避免协变量因素，这将简化实验（通过干燥溶剂，使用含水量不随时间变化的单批次等）。 如果协变量因素不可避免，我建议您阅读这篇关于 JMP DOE 平台中协变量因素的优秀博文：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
我希望这对 DOE 有帮助并祝你好运。 很想在你运行实验后看到结果！
-斯科特
回复：第一次使用 - 自定义 DoE你好，斯塔曼，
谢谢您的答复！ 我确实知道我需要估计什么效果。 至于中心点和复制品——我在制作设计时每个都添加了 2 个，因为我经常被告知这会使整体设计更好。
谢谢！
