こんにちは、みんな、
スクリーニング設計を実行したところ、結果として得られた 2 つの主な要因は温度 (連続) と溶媒 (カテゴリ) でした。
これら 2 つの要因を 3 つのレベルで完全実施要因分析を実行したいと思います。
実験の総数は非常に扱いやすい（9）ので、完全実施要因法を選択することにしましたが、検出力をチェックすると
分析では、低すぎるかもしれないと感じています。検出力を少なくとも0.8にしたいと読んだのですが。
いくつかの中心点を追加してみましたが、0.8 に近づくことはできませんでした。また、反復がそのしきい値に達したにもかかわらず、18 回の実験は多すぎます。
アドバイスをいただければ幸いです！
ありがとう！
検出力解析オプションは、道具期待電力の計算に使用できます。電力は、予想される係数と予想される RMSE の比に基づく信号対雑音比に基づいています。デフォルトの比率は 1:1 で、非常に低いため、消費電力が低くなります。予想される係数に大きな値を入力して、S/N 比が大きいことの効果を確認します。
ツールの使用方法の詳細な説明は次のとおりです。
https://www.jmp.com/support/help/en/16.1/#page/jmp/power-analysis.shtml?os=win&source=application#ww223239
このトピックについては、多くの優れた議論がありました。電力分析を検索することをお勧めします。そのような議論の 1 つを次に示します。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Should-I-consider-power-analysis-in-DOE/mp/501063
