大家好，
希望從專家和集體思想中得到一些關於上述主題的反饋。 我將首先描述場景，然後討論手頭的問題。
設想：我們的業務經常處於由研發人員運營的 DOE 遭受外部滋擾因素的情況下——為了“拯救”DOE 進行管理有時具有挑戰性。 研發人員通常會生成 DOE 以一次測試多個因素。 在這個過程中，通常會製作 3 批的倍數，每批都有不同的配方，以測試影響結果的因素。 進入配方的因素都是連續因素，並且根據設計通常是 2 級（低/高）。 通常包括中心點以幫助估計方差。 研發人員通常生產 3、6、9 等批次。 原因是因為在流程的初始步驟之後，批次需要在烘箱中乾燥，並且一次只能乾燥三批次，因此批次數量為 3 的倍數。 第一步後立即將批次乾燥。乾燥後直接研磨材料。由於一天內的時間有限，每天只能執行固定次數的運行，這也是 3 的倍數，一天內最多可能完成 9 次。
問題：由於烤箱所在位置的物理限制，外部環境溫度和濕度（更常見的是濕度）是滋擾因素。 我稱它們為討厭的東西，因為它們是已知的，但無法控制。 環境溫度和濕度可以在將一組 3 批次放入烘箱中進行乾燥時測量，但無法控制這些因素或提前知道它們會是什麼。 眾所周知，濕度會在乾燥步驟期間（和/或之後不久）影響材料，並且懷疑環境溫度也可能會影響材料。
討論：我想更好地了解如何在 DOE 中管理這些有害因素。 當然，我們可以按天分塊，並在每個分塊內進行一組分佈良好的隨機運行，從而估計在哪一天生產和乾燥批次時引入的噪音。 我們還可以將其作為固定效應引入（即使它並不是真正固定的），這將有助於估計每個區塊的平均每日差異。 我們甚至可以將“天”視為“很難”改變效果，以獲得裂區設計，這將有助於了解該因素如何與其他因素相互作用——但是——我們無法控制濕度和不知道在實驗運行開始之前會是什麼。 我們可以將其視為協變量，這需要進行 ANCOVA 分析以從響應中消除有害因素的影響。 或者，我們可以簡單地將滋擾因素引入為不受控制的因素。
一些討論要點：
- 這很好，儘管沒有必要估計由於滋擾因素而引入的噪聲，這會建議隨機阻塞。
- 估計由滋擾因素引起的日常變化也很好，這將建議固定阻塞。
- 很高興看到這些有害因素是否或如何與其他已知的主要因素相互作用，這表明將它們列為“非常難以”改變的因素，但實際上它們是不可能改變的，因為我們無法控制它們.
- 執行 ANCOVA 可能有助於消除有害因素，以便比較不同日期的批次。 但是，據我了解，要在 JMP 中執行此操作，只能將一個分類因子與一個連續的協變量因子相結合，以獲得正確的分析類型。 我們當然可以將我們的一些主要因素更改為分類數據類型，但問題是我們有幾個主要因素必須包含在任何模型中。 這樣做時，JMP 不再像您對 ANCOVA 所期望的那樣將數據拆分為不同的擬合線。 儘管我可能不完全理解 JMP 如何在模型中有多個因素的情況下執行 ANCOVA。 關於此主題的示例數據和聯機幫助非常有限。
- 最後，我們可以將其作為不受控制的變量添加到模型中，將級別留空並在執行運行時填充數據。 稍後對模型的分析應顯示不受控制的變量是否對響應有任何影響。
一些問題：
- 在這種情況下，我們通常一次乾燥固定數量的批次，並且所有批次都可能受到滋擾因素的影響，是否有最佳方法將滋擾因素納入模型以了解什麼影響，如果有的話，它有什麼反應？
- 我們會使用單一方法還是混合方法。 例如，最好只使用隨機（或固定）區組，還是使用隨機區組，但也包括滋擾因素作為非受控變量？ 同樣，是否最好將 Day 用作很難改變的因素，同時將濕度和氣溫作為不受控制的因素？
- ANCOVA 真的是正確的方法嗎，或者這會導致錯誤的結論嗎？
- 您是否曾在工作場所遇到過類似情況？如果是，您使用什麼方法來管理您的滋擾因素？
感謝您的幫助，我期待著閱讀回复。
謝謝！，
DS
