DOE 問題 - 自由度太少我是 JMP 社區的新手 - 前幾天我的帳戶剛剛啟動並運行。
我正在做一個實驗，我希望看到主要因素和所有兩級相互作用的影響。 我正在使用 L27 Taguchi 數組來解釋四個 3 水平因子，每行/每次試驗三個響應。 我將一些列留空，以便為兩級交互騰出空間。 但是，我不明白的是，當我運行擬合模型並查看效果測試時，似乎我沒有足夠的自由度來查看我的主要因素是否和我的兩級互動很重要。 （我計劃使用 F 檢驗來確定顯著性）。
據我了解，給定設計/系統的總自由度為 N-1，其中 N 是響應數或數據點數。 我應該有（27 次運行 * 每次運行 3 個響應）- 1 = 80 自由度。 即使減去 #levels - 每個主要因素的 1 個自由度（現在剩下 80 個減去 8 = 72 個）和每個雙向交互的自由度，我看不出我怎麼能用完自由。
也許我在 JMP 的表格中輸入了錯誤？ 注意：我確實根據我留空的列更改了田口數組中每次運行的一些數字/級別組合；查看我的 JMP 文件和原始數據的附件。
提前感謝您的幫助和指導！
美國能源部回复：DOE 問題 - 自由度太少歡迎來到社區。
我認為您需要在模型對話框中指定雙向交互。 保存在表中的腳本僅包含主要效果。
回复：DOE 問題 - 自由度太少您已將所有因子設置為名義因子。 對於三個級別，這意味著每個主效應都需要兩個自由度。 交互將需要更多。
如果將列轉換為連續的數字列，則可以估計所需的模型。 我已經包括了你的表格的修訂版。
回复：DOE 問題 - 自由度太少你好@Dan_Obermiller .那行得通；我現在可以看到主要因素和相互作用的影響。 你能解釋/詳細說明你做了什麼嗎？
以下是我的問題：
1)您如何將列轉換為連續的數字列？ 是什麼引導你做出這個決定？ 當您說我的原始模型是“標稱”時，您是什麼意思？
2)您是如何通過將這種更改變為連續的數字來控制每個交互/因素的自由度的？
3)我的原始模型（未選擇數字、連續選項）和修改後的模型（包括數字、連續選項）之間有什麼區別？ 為什麼修改後的模型是更好的選擇？
感謝您的幫助！
回复：DOE 問題 - 自由度太少我有以下想法：
關於您的“運行”的一個重要問題是，這些是重複還是重複？ 如果在沒有對處理組合進行任何更改的情況下完成運行，則它們是重複的並且不被視為獨立事件（因此它們對自由度沒有貢獻）。 我沒有在您的表格中看到運行順序（總是很好地跟踪運行順序）。 看起來它們是重複的，因為您對每種治療都有一個 SN 比。 因此，您總共有 26 個自由度； 8 個用於主效果（4 個線性，4 個二次），18 個用於高階效果。 2 因素交互“需要”每個 4 個自由度，因此您沒有足夠的 DF。
關於數據表的幾個問題：
1. 三次運行的均值與您數據表中的均值列不對應？ 使用什麼數據來計算均值？ 您的公式只是計算運行 1 和 3 的平均值？
2. 你的信噪比方程似乎是運行 1 和 3 的標準偏差？ 這不是正確的信噪比公式（每個田口）？ 如果響應變量的目標值更大或更小更好，則只需使用標準差。 如果您試圖達到標稱目標，則有一個不同的等式。 響應的目標是什麼？
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/overview-of-taguchi-designs.shtml#ww74478
3. 您有來自 3 次處理的異常數據范圍（3 2 3 3，水平對應於您的表格中的因素）？
4. 如果你拿你的設計去 DOE>Design Diagnostics>Evaluate Design，你也許能找出合適的模型是什麼？ 這是相關性的顏色圖：
5. 沒有看到外層數組？ 田口最重要的貢獻之一是在噪聲因子的階乘上對可控因子進行實驗。 SN 比旨在根據從噪聲階乘（外部陣列）的重複運行中收集的數據計算。
我附上了一個數據表，我認為是每種治療的正確均值和標準差。 儘管我沒有完全診斷出奇點，但我保存了擬合模型平台。
回复：DOE 問題 - 自由度太少在我解釋我做了什麼之前，我必須指出我不確定你應該這樣做。 請看帖子@statman對於一些非常好的問題。
回答您的問題 2 和 3：我只是粗略地看了看您的表格，發現這些因素是名義上的。 我還看到列中的因子是“左對齊”的，表明它們是文本字段，即使值是數字。 名義因素總是需要更多的自由度，因為不存在插值的想法。 例如，如果將 -1、0、+1 視為連續，則僅使用一個自由度。 從概念上講，您可以放心地忽略 0，因為您可以僅使用 -1 和 +1 來估計斜率（同樣，這是概念，而不是數學上實際發生的情況）。 但是對於這三個相同的值，如果它們是名義上的，我可以稱它們為 A、B 和 C。 現在我需要查看 A 的效果以及 B 的效果。 （C可以通過差分獲得）。 這是兩個自由度，因為我無法使用插值來幫助我。
請注意，我並不是說具有連續因子的模型是更好的模型。 那是一個不同的問題。 我只是說這是您獲得具有交互作用的模型的一種方式。 是否有意義？ 我不知道。 你知道你的數據。 將這些中的任何一個視為連續變量是否有意義？ 根據他們的名字，我不確定是否如此。 再次，參考一些@statman的問題。 田口設計通常是分辨率 III 設計，這意味著它們不應該估計交互作用。
至於您的第一個問題，我是如何在 JMP 中進行更改的。 我選擇了你的因素列。 我去了 Cols > 標準化屬性。 我單擊屬性並選擇數據類型。 將數據類型更改為數字
我回到屬性並選擇了建模類型。 我將建模類型字段更改為連續。 單擊確定。 適合模型。
回复：DOE 問題 - 自由度太少我帶著不同的問題來到這個線程@Dan_Obermiller和@statman儘管我同意他們所有的想法。 我要問一個問題：您在實驗設計和建模過程方面的專業水平如何？ 如果它是新手……我會停止並停止任何進一步的實驗或分析，並參加 SAS“工業問題解決的統計思維”課程並端到端完成整個課程。 以下是課程登陸頁面的鏈接：
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