首次用戶 - 自定義 DoE你好，
我之前做過實驗設計，但非常標準（篩選設計，全因子）。
我以前從未使用過 JMP，也從未嘗試過定制設計。 我希望我能得到一些關於我創建的自定義 DoE 的可行性的意見。
我有 4 個因素（時間、溫度、催化劑量、溶劑）加上一個協變量因素（我的溶液中的水含量）。
我想看看這些因素如何影響我正在合成的聚合物的分子量。
任何輸入表示讚賞！
美國能源部回复：第一次使用 - 自定義 DoE我不確定我是否可以回答您關於可行性. 也無法回答這是否是您完成您想要的最有效或最有效的方式。 只是沒有足夠的有關情況的信息。 有很多選擇。
定制設計基於用戶對需要估計哪些效果以及不需要估計哪些效果有一定的了解（也許有任何您想要調查的特定標準）。 我不知道您的預測，但您似乎擔心一些非線性效應，因為您在設計中似乎有一些偽中心點（它們並不是真正居中的）。 您可以使用自定義設計下方的綠色箭頭來評估設計。 我的猜測是您有一些隨機重複，這可能有助於您估計混合模型。
回复：第一次使用 - 自定義 DoE嗨 Tehol-
歡迎來到 JMP！
自定義 DOE 平台是 DOE 的一個很好的起點，適合您描述的實驗。 以下是一些評論/意見：
1) 極性因子似乎是連續的，但值似乎不太正確。 通常，連續因子的中心點值應介於最小值和最大值之間。 在這種情況下，您的最小值為 2，最大值為 38，因此中點為 20（但表中出現了“7”）。 如果極性值是由於選擇了不同的溶劑，您可以考慮將“溶劑”作為分類因素。 您可以在自定義 DOE 平台中執行此操作，但是當您添加因子時，請選擇分類並指定因子中的水平數（2 表示兩種溶劑，3 表示三種溶劑，等等）。
2) 基於相當廣泛的因子設置，這似乎是一個篩選 DOE，您可能試圖在其中發現主要影響。 但是，您在這裡有足夠的實驗來開始研究交互作用和多項式項，這可能更適合優化 DOE。 唯一的缺點是您運行的實驗可能比您最初運行的需要更多，特別是如果您正在探索通常不運行或沒有太多歷史支持的因子設置。
3）實際上，如果有辦法避免協變量因素，這將簡化實驗（通過乾燥溶劑，使用含水量不隨時間變化的單批次等）。 如果協變量因素不可避免，我建議您閱讀這篇關於 JMP DOE 平台中協變量因素的優秀博文：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
我希望這對 DOE 有幫助並祝你好運。 很想在你運行實驗後看到結果！
-斯科特
回复：第一次使用 - 自定義 DoE你好，斯塔曼，
謝謝您的答复！ 我確實知道我需要估計什麼效果。 至於中心點和復製品——我在製作設計時每個都添加了 2 個，因為我經常被告知這會使整體設計更好。
謝謝！
