DSD 需要两个阻塞变量来整合重复项和多个采样点吗？你好，
我正在开展一项实验，测量细胞数量随 8 种不同细胞培养基成分（即连续因子）浓度变化的变化。 具有 8 次额外运行的 DSD 为我提供了 29 次运行的实验。 由于这个实验的主要时间消耗是组成不同的培养基混合物，我计划运行 3 个精确的重复，最好是封闭的，因为重复将在不同的 96 孔板中，并且处理上的差异（例如，未花费在培养箱等）可能会导致生长差异。 通过增强 DSD 即可轻松设置所有内容。
| 跑步 | 媒体组合 | 堵塞 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 2 | ？ |
然而，我还在这些运行的几天内收集数据（非侵入性测量细胞数量），最多 7 次。 我预计治疗之间的差异会由于细胞的指数增长而增加到一定程度，然后当它们耗尽空间时再次减少。 我可以将模型与各天的数据相匹配，并使用具有最佳 P 值的模型，但如果不将其全部集成到单个模型中，这似乎是一种数据浪费。
然而，按照我的理解，如果我只使用一个阻塞变量并将所有复制/日期组合放入单独的块中（见下文），我就会混淆由于不同日期和不同副本而导致的响应变化。
| 跑步 | 媒体组合 | 天 | 堵塞 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 1 | 2 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | ？ |
| 88 | 1 | 2 | 4 | ？ |
是否可以使用两个阻塞变量来解决这个问题？
| 跑步 | 媒体组合 | 天 | A座 | B座 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | 1 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 1 | 2 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | 1 | ？ |
| 88 | 1 | 2 | 1 | 2 | ？ |
我希望我的要求是有道理的。 我想我也可以将这一天作为一个分类因素，但我不希望任何模型包含它，所以感觉没有必要。
实验设计回复：DSD 集成重复和多个采样点的两个阻塞变量？更正一下，显然是 10 个因素。
我一直在想：将不同日期的测量结果作为他们自己的回应是否有利？
| 跑步 | 媒体组合 | 天 | 堵塞 | 第一天回应 | 响应第 2 天 | ... | 第 7 天的回应 |
| 1 | 1 | 1 | 1 | ？ | ？ | ... | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | 1 | ？ | ？ | ... | ？ |
| 29 | 29 | 1 | 1 | ？ | ？ | ... | ？ |
| 30 | 1 | 1 | 2 | ？ | ？ | ... | ？ |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |
| 87 | 29 | 1 | 3 | ？ | ？ | ... | ？ |
| 88 | 1 | 2 | 4 | ？ | ？ | ... | ？ |
回复：DSD 集成重复和多个采样点的两个阻塞变量？你好@蜗牛2212 ,
抱歉，我不太明白您对两次阻塞的需求和使用。
如果我理解得很好的话，其中一个障碍就是关于日变化测量。 关于 7 天的测量，您能够对每次实验运行的每一天进行测量吗？
- 如果是，那么按照您的建议，您可以每天创建不同的响应列，并按天进行分析，或者堆叠数据，然后使用曲线分析方法（使用 JMP Pro 的 FDE、使用 JMP 拟合曲线或非线性）。
- 如果不是，那么您可以使用一个块来考虑您所做的测量取决于日期这一事实，这是实验设计中未考虑的可变性来源。
您正在研究的第二个阻碍因素是关于在实验中使用不同的 96 孔板？
正如您所提到的，您可以在创建设计时（或增强设计时）创建一个块来表示实验将在不同的板上进行的事实，并且在设计中使用此块因子将注意块是彼此最相似。 或者简单地创建原始 DSD，然后复制粘贴设计 3 次，并添加具有相关列属性的块列：值顺序（用于块的排序）、每个块的运行次数、设计角色（= 块）和因子改变（容易？）。
我希望第一个答案对你有帮助
回复：DSD 集成重复和多个采样点的两个阻塞变量？最终的筛选设计受益于折叠结构，但这种结构施加了一些严格的规则。 使用自定义设计来设计您想要的实验可能会更容易。 DSD 是一个特例使用别名最佳标准的定制设计。
回复：DSD 集成重复和多个采样点的两个阻塞变量？谢谢维克多，这真的很有帮助。 我确实可以测量全天的所有条件和所有重复，这为我提供了大量我不想丢弃的数据。 根据您的建议，我在网上找到了一个题为“JMP 学术：使用 JMP Pro 分析函数（又名曲线）数据”的讲座，我对这种可能性感到兴奋。 该工具使我能够分析我的培养基成分，不仅可以分析细胞数量增长等单一结果，还可以分析所有生长阶段的超有价值数据（初始滞后期、指数期的生长速率、稳定期的最大细胞密度、等），考虑到我的数据质量足够高并且足够密集。 一旦我构建了 RSM（而不是筛选阶段），可能会更有用，但它令人兴奋！
另外，感谢您提供有关如何实际使用 JMP 来完成我想要的任务的实用技巧。 作为一个只有谷歌来教我的人，对于有经验的用户来说似乎显而易见的指针非常感激。
回复：DSD 集成重复和多个采样点的两个阻塞变量？谢谢你，马克。 我正在做一个筛选实验，我预计至少有几个因素是不相关的，所以我想使用 DSD，因为它能够折叠成一些对很少的主动效应更有意义的东西。 我意识到我提出的将日子变成多级分类因素的解决方案会阻止我使用它，这不是一个非常聪明的想法。
