设计部分析因设计选择实验你好，
我正在使用 JMP 为离散选择实验创建我的选择配置文件。 我有两个具有 3 个级别的属性和四个具有 4 个级别的属性。 这使得全因子设计具有 144 种可能的组合。 但是，这项调查不能包括调查中的所有选项，因为受访者回答起来会很乏味。 出于这个原因，我想使用部分析因法设计我的实验，其中 JMP 将从整体组合中选择一个子集。 我想问一下我们如何创建基于部分因子设计的选择设计？JMP 选择 susbet 时有什么重要的事情要记住吗？ 我们怎么知道 JMP 做出了子集的最佳选择？
实验设计其他回复：设计部分因子设计选择实验你好@rm7399 ,
选择设计可被视为部分因子设计的特定子集，只有分类因素、离散选择响应和通常一些约束（例如，可以在实验/选择集的子集中改变的因素/属性的数量）。 正如您所提到的，您只做所有可能组合的一个子集，因为您只对主要效果感兴趣。
您或许可以观看此视频，展示了 Choice Designs 创建和分析的分步演示，它可能会在您设计的创建和分析过程中帮助您：使用 JMP® 设计和分析离散选择实验的案例研究 - JMP 用户社区
查看 D 效率得分的一种方法是转到 DoE ->设计诊断 (jmp.com) -> 评估设计，并仅输入您的分类因素。 您将在报告末尾看到不同的效率分数。 效率分数是有趣的信息，但在比较多种设计时更有价值。
希望这些信息对你有帮助，
回复：设计部分因子设计选择实验嗨，维克多，
谢谢你回到我身边。 这个答案绝对有帮助。 我在下面更多地提到我的研究。 如果你能帮助我，那就太好了。
我正在与受访者进行选择实验。 正如你提到的，我用过选择设计（DoE -> 消费者研究 -> 选择设计）来创建我的选择配置文件。
在选择设计中，我确实提到了更多信息，例如每次调查的受访者数量 (200)、选择集数量 (8)、每个选择集的配置文件 (2)、选择集中可以更改的属性数量 (6)调查次数 (3)。
为了给你一个背景，我正在对受访者进行选择实验，我将向他们展示一组选择概况，他们需要从中选择他们喜欢的一个。 我有 6 个因素（特征），2 个因素有 3 个水平，4 个因素有 2 个水平。 该集合的可能组合总数为 144。 但是，我们不能在调查中包含 144 个组合。出于这个原因，我决定提及 3 项调查，以便我可以随机将一个区块/调查分配给一名参与者。
JMP 给了我 3 个可能组合的调查。 我可以说这是部分析因设计，因为我有 48 种可能的组合（144 种组合的子集）吗？ 这是正确的方法吗？ 另外，如何检查 d-efficiency 级别？ 我读过关于使用 JMP 的选择实验的研究论文，他们经常提到 d-efficiency 分数。 我无法弄清楚如何检查。
谢谢
回复：设计部分因子设计选择实验你好@rm7399 ,
欢迎来到社区！
我相信我们可能需要更多信息来帮助您更准确地解决您的问题。
您是否正在使用定制设计平台（或经典设计、全因子）来创建您的实验计划？
或者如果你真的在做一个选择实验，这意味着多个响应者必须从各种选择集中提出的一组可能的配置文件（产品）中选择最佳产品配置文件，您是否使用选择设计（DoE -> 消费者研究 -> 选择设计）？
这两种设计（定制设计/部分因子或选择设计）的目标将大不相同：
- 在自定义设计中，您可以通过指定要在模型中估计的项来调整运行的实验数。 也许作为第一步，您只能筛选主要效果，这应该为您提供建议的 32 次运行次数以及您指定的因素（仅分类，请参见屏幕截图“Custom-design_categorical”）。
- 在 Choice 设计中，有更多元素需要指定（不仅仅是因素，请参见屏幕截图“Design-choice_parameters”），这将直接影响要运行的实验数量：例如，您必须考虑受访者数量，选择集，每个选择集的配置文件等... 目标不会相同，它将是在不同选择集中混合和评估的不同配置文件中选择最佳产品配置文件。 评估是由几个受访者完成的，并且有几个不同的配置文件/产品组，而上面提到的部分因子设计应该同时评估 (32) 个不同的产品（除非您指定像天这样的阻塞变量来拆分评估几天）。
如果您可以多解释一下您的目标（不共享任何机密/私人/敏感数据），就会更容易找出最适合您研究的设计类型。
抱歉耽搁了，希望第一个回答对你有帮助，
