設計力量各位，
我正在運行美國能源部實驗，並嘗試在開始實驗之前檢查我的設計的功效。 我完全按照 JMP 文件中的說明進行操作，但我沒有看到該功能的價值（附有螢幕截圖）
我會感謝您的回饋
實驗設計回覆：設計能力你好@ELH ,
很高興聽到您正在嘗試 DSD！篩選設計有助於了解哪些因素在流程中最重要。 您提到了 80% 的功率等級…這是許多領域使用的篩選設計指南。 實驗者希望每個因素主效果的效能都超過80%。 因此，在您的初始螢幕截圖中，您希望每項的功效為 0.8 或更高（在您目前的設計中，只有 Station 符合此標準）。 這可能是您的閱讀所指的內容，但我不能肯定地說。
您可以透過增加運行次數或降低顯著水準來提高效力。 您還可以降低預期 RMSE 以增加功率，但這需要事先優化測量系統以減少測量誤差，但這不是本 DOE 的重點。
回覆：設計能力你好@傑夫厄普頓,
非常感謝您的快速回覆和您提供的所有資訊。 就我而言，我正在使用 DSD（具有 7 個連續因子）並嘗試檢查我的設計的整體性能。 不過，我不會在設計評估->功耗分析下說它。 從我的閱讀中，我知道我們可以根據其整體功率來評估設計（在我的領域，他們說 80% 是一個很好的功率等級），但是，我不知道如何根據每個功率值來評估設計模型中的術語？
確實有一個公式可以使用模型中每一項的功效來計算總功效嗎？
提前謝謝了
回覆：設計能力嗨，說，
看來您正在遵循 JMP 的範例美國能源部指南- 偉大的！
正如指南中所提到的，“功效是檢測給定大小的主動效應的能力”，因此，雖然您可能正在尋找整體實驗功效，但關鍵是查看為中的每個術語提供的功效。您想要構建的模型。
Station 變數是一個 3 級分類變數。 JMP 在「效能分析」標籤中顯示分類變數的 N-1 項，因此您只看到站 1 和站 2。 偵測站之間給定差異的整體能力確實是您在所附 .png 中圈出的值（與「套用變更...」按鈕上方顯示的偵測連續因素的能力相比）。 DOE 指南中的功率分析部分末尾有關於如何解釋這些值的說明。
