混雜資料識別尊敬的 JMP 專業人員：
我對 RSM DoE 的混雜數據有疑問。 如果我有一個帶有 RSM 的 4 因子優化 DoE，我該如何識別哪些因子效應與其他效應混淆。 我知道混雜矩陣，但是當我收集最終資料集並分析資料時，如何識別它。
非常感謝你的幫忙！！
最好的
西蒙
實驗設計回覆：混淆數據識別我懷疑 RSM 的設計是否會出現任何混淆。 估計之間可能存在相關性，事實上，這種結果很有可能。我假設您的實驗位於 JMP 資料表中。 打開表格後，選擇 DOE > 設計診斷 > 評估設計。 此操作將使您返回有關設計的信息，包括相關性。
回覆：混淆數據識別在數據分析中通常不檢查混雜因素，因為不需要反應數據來評估混雜因素。 混雜因素是在設計選用階段和施工階段確定的。 在不知道您選擇的特定設計的情況下，如果您納入了其他隨機化限制（例如分塊）以及設計的分辨率，那麼確定效果混淆就會出現問題。 最後，通常只有當存在一些分餾或其他不尋常的設計改變而不是整體設計中發生的完整因子路徑時，才會出現混淆。 例如，中心複合設計的 2**(4-1) 分數階乘部分將存在混雜因素。 所有這些問題都可以在評估設計平台中進行探討。
也許如果您分享具體的設計，並且如果需要的話您可以匿名化因素名稱，我們可以提供幫助嗎？
