嵌套因子的 DOE你好！我正在设计一个有 5 个因素的实验。因子 X1 是成分类型，一个两级分类变量（成分 A 或成分 B）。但我们还想研究这两种成分的浓度。成分A的范围为5%至20%，而成分B的范围为1%至10%。我不能将其列为三个独立因素。
我看到两个合理的选择：
- 运行两个连续的实验。首先使用 X1 作为两级分类变量进行筛选实验，以找出哪种成分类型给出更好的响应。其次，进行优化实验以研究更好成分的浓度。
- 运行一个实验，但将 X1 设为四级分类变量：A-高、A-低、B-高、B-低。
向社区提出两个问题：这两种选择哪个更好？还有我没有想到的更好的选择吗？
非常感谢社区！
实验设计回复：嵌套因子的 DOE你好@克里斯_里格登,
当成分 A 在 1-5% 范围内且 B 在 10-20% 范围内时，实验是否无法测量？
与您的设计和其他因素相关的一些其他问题：
- 其他因素类型有哪些？
- 你的目标是什么？
- 您想研究哪种设计或模型？
- 您的设计中是否还有其他限制（配方中的其他成分对总和/比例有限制？）？
如果存在这种规模差异的“技术”原因，则可以通过使用“自定义设计”，然后指定“不允许的组合”来解决：
- 您为成分创建一个 2 级分类因子，为浓度创建一个连续因子（从 1 到 20）。
- 然后，在不允许的组合过滤器中，您选择在此空间中不应进行单个实验的因子和水平：
或者您可以在“不允许的组合脚本”中使用此脚本：
Ingredient type == "A" & Concentration <= 5 | Ingredient type == "B" & Concentration >= 10
然后设计创建应考虑这些约束并避免在排除区域中创建点（这里是仅包含这两个因素的小示例）：
这可能是一个技术解决方案，但作为@statman写道，在创建设计之前需要考虑几个问题。
希望这可以有所帮助，
回复：嵌套因子的 DOE克里斯，有一些问题需要思考：
1. 您是想了解因果结构还是想找到“制胜”秘诀？
2. 您对噪音（例如成分的批次差异、测量误差、环境条件、混合率等）了解多少？
3. 您是否了解输出产品中最大的差异在哪里（批次内、批次间）？ 变化是否一致？
虽然我认为顺序实验通常是最好的方法，困境您的第一个选择是您可能会在低于最佳条件的情况下比较这两种类型。 您的第二个选择可能没有您担心的限制（也看起来像 OFAT）。
您应该研究混合设计。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml#
