首次用戶 - 自定義 DoE你好，
我以前做過實驗設計，但是相當標準的實驗設計（篩選設計，全析因）。
我以前從未使用過 JMP，也從未嘗試過定制設計。 我希望能夠得到一些關於我創建的定制 DoE 可行性的意見。
我有 4 個因素（時間、溫度、催化劑用量、溶劑）加上一個協變量因素（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。
任何意見表示讚賞！
實驗設計回复：首次用戶 - 自定義 DoE你好斯科特，
1）是的，這是一個很好的觀點！ 我使用三種不同的溶劑。 我的主要興趣是了解溶劑的極性將如何影響我的反應。 我的印像是，將其設為連續因素會更好。 這就是為什麼我在將其設置為因子時選擇“離散數字”選項。 我會將其恢復為絕對因素！
2) 我最初打算使用明確的篩選設計，但我無法納入我想要的所有因素和水平，這就是我選擇定制設計的原因。
3）遺憾的是，由於我的實驗裝置的性質，我無法避免含水量。 眾所周知，它會影響反應，因此我認為最好將其添加為協變量。 我一定會查看那篇博客文章！
謝謝你！
特霍爾
回复：首次用戶 - 自定義 DoE你好斯塔曼，
感謝您的答复！ 我確實知道我需要估計什麼影響。 至於中心點和復製品 --- 我在設計時各添加了 2 個，因為我經常被告知這會使整體設計更好。
謝謝你！
回复：首次用戶 - 自定義 DoE嗨，特霍爾-
歡迎來到JMP！
自定義 DOE 平台是 DOE 的一個很好的起點，並且適合您描述的實驗。 以下是一些評論/觀察：
1) 看起來極性因子是連續的，但值似乎不太正確。 通常，連續因子的中心值應位於最小值和最大值的中間。 在本例中，最小值為 2，最大值為 38，因此中點為 20（但表中出現“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”設為分類因素。 您可以在自定義 DOE 平台中執行此操作，但在添加因子時，選擇分類並指定因子的級別數（兩種溶劑為 2 級，三種溶劑為 3 級等）。
2) 基於相當廣泛的因子設置，這似乎是一個篩選 DOE，您可能試圖發現主要影響。 不過，您已經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。 這樣做的唯一缺點是，您運行的實驗可能比最初運行所需的要多，特別是當您正在探索通常不運行或沒有太多歷史支持的因子設置時。
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、使用水含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 JMP DOE 平台中關於協變量因素的這篇優秀博客文章：
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/What-is-a-covariate-in-design-of-experiments/ba-p/361517
我希望這會有所幫助，並祝能源部好運。 很想在運行實驗後看到結果！
-斯科特
回复：首次用戶 - 自定義 DoE我不確定是否可以回答您的問題可行性。 也無法回答這是否是您實現您想要的目標的最有效或最高效的手段。 只是關於情況的信息不夠。 有很多選擇。
定制設計基於用戶對哪些效果需要估計、哪些效果不需要（也許是否有您想要研究的特定標準）有一定的了解。 我不知道你的預測是什麼，但你似乎擔心一些非線性效應，因為看起來你在設計中有一些偽中心點（它們並不真正居中）。 您可以使用自定義設計下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。
