DOE 如何估计每次运行的“样本量”大家好，
我有一个 DOE 用于研究响应，这是一些“好”事件。
我构建了一个运行 20 次的 DOE。
我知道平均来说好事件的比例是10%。
在实验过程中，每次运行，我都会对植物样本进行相应的处理，并计算该样本中良好事件的数量。 最后，我将使用这些计数进行分析。
我想研究与每次运行相关的样本量对实验功效的影响。
我知道有一些工具可以研究与功效相关的问题（使用评估设计或样本大小浏览器平台），但我真的不知道如何在这种情况下使用它们。
在此先感谢您的帮助！
实验设计回复：DOE 如何估计每次运行的“样本量”谢谢@statman和@马克贝利为您解答！
我认为模拟确实是探索这个问题的一个很好的工具，我会尝试使用它。
我也会注意列出的不同点@statman
回复：DOE 如何估计每次运行的“样本量”在这种情况下，您无法像单样本 t 检验那样计算最小样本量。 但您可以使用模拟，JMP Pro 支持这种方法。 它要求您对可能预期的效应大小和其他一些事情做出明智的猜测。 看如何使用模拟响应与定制设计一起使用。 听起来好像您可以确定每次运行中事件和非事件的数量，因此您应该使用二项分布进行响应分布。 看如何使用 JMP Pro 中的模拟功能。
回复：DOE 如何估计每次运行的“样本量”嗨，我可能不会开始回答你想要的答案，但这是我的想法：
1. 您对汇率的一致性有多大信心？ 是否有任何模式或其他线索表明好的作品何时制作出来？
2.什么决定“好”或“坏”？ 你能开发一个更好的响应变量吗？ 您根据什么标准判断通过/失败？ 标准可以量化吗？或者如果反应是感官评估，您可以使用序数表吗？
3. 平均“良好”率为 10%，您对该比率的变化感兴趣多少？ 变化越小，所需的样本量就越大。 希望你已经选择了很多因素并进行了大胆的水平设置。
4. 我不喜欢样本量计算……执行这些计算所需了解的信息通常不可用，或者充其量只是估计值。 我倾向于采取更实际的方法。 我总是考虑；我采集的样本数量是否能够代表我正在调查的情况和未来的情况？
您可能想阅读 Bisgaard 和 Fuller 的论文“以缺陷或缺陷作为响应变量的阶乘实验分析”。
