DSD 需要兩個阻塞變量來整合重複項和多個採樣點嗎？你好，
我正在開展一項實驗，測量細胞數量隨 8 種不同細胞培養基成分（即連續因子）濃度變化的變化。 具有 8 次額外運行的 DSD 為我提供了 29 次運行的實驗。 由於這個實驗的主要時間消耗是組成不同的培養基混合物，我計劃運行 3 個精確的重複，最好是封閉的，因為重複將在不同的 96 孔板中，並且處理上的差異（例如，未花費在培養箱等）可能會導致生長差異。 通過增強 DSD 即可輕鬆設置。
| 跑步 | 媒體組合 | 堵塞 | 回复 |
| 1 | 1 | 1 | ？ |
| ... | ... | ... | ... |
| 28 | 28 | 1 | ？ |
| 29 | 29 | 1 | ？ |
| 30 | 1 | 2 | ？ |
然而，我還在這些運行的幾天內收集數據（非侵入性測量細胞數量），最多 7 次。 我預計治療之間的差異會由於細胞的指數增長而增加到一定程度，然後當它們耗盡空間時再次減少。 我可以將模型與各天的數據相匹配，並使用具有最佳 P 值的模型，但如果不將其全部集成到單個模型中，這似乎是一種數據浪費。
然而，按照我的理解，如果我只使用一個阻塞變量並將所有復制/日期組合放入單獨的塊中（見下文），我就會混淆由於不同日期和不同副本而導致的響應變化。
| 跑步 | 媒體組合 | 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 | ？ |
是否可以使用兩個阻塞變量來解決這個問題？
| 跑步 | 媒體組合 | 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。 我想我也可以將這一天作為一個分類因素，但我不希望任何模型包含它，所以感覺沒有必要。
實驗設計回复：DSD 集成重複和多個採樣點的兩個阻塞變量？更正一下，顯然是 10 個因素。
我一直在想：將不同日期的測量結果作為他們自己的回應是否有利？
| 跑步 | 媒體組合 | 天 | 堵塞 | 第一天回應 | 響應第 2 天 | ... | 第 7 天的回應 |
| 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 集成重複和多個採樣點的兩個阻塞變量？你好@蝸牛2212 ,
抱歉，我不太明白您對兩次阻塞的需求和使用。
如果我理解得很好的話，其中一個障礙就是關於日變化測量。 關於 7 天的測量，您能夠對每次實驗運行的每一天進行測量嗎？
- 如果是，那麼按照您的建議，您可以每天創建不同的響應列，並按天進行分析，或者堆疊數據，然後使用曲線分析方法（使用 JMP Pro 的 FDE、使用 JMP 擬合曲線或非線性）。
- 如果不是，那麼您可以使用一個塊來考慮您所做的測量取決於日期這一事實，這是實驗設計中未考慮的可變性來源。
您正在調查的第二個阻礙因素是關於在實驗中使用不同的 96 孔板？
正如您所提到的，您可以在創建設計時（或增強設計時）創建一個塊來表示實驗將在不同的板上進行的事實，並且在設計中使用此塊因子將注意塊是彼此最相似。 或者簡單地創建原始 DSD，然後復制粘貼設計 3 次，並添加具有相關列屬性的塊列：值順序（用於塊的排序）、每個塊的運行次數、設計角色（= 塊）和因子改變（容易？）。
我希望第一個答案對你有幫助
回复：DSD 集成重複和多個採樣點的兩個阻塞變量？最終的篩選設計受益於折疊結構，但這種結構施加了一些嚴格的規則。 使用自定義設計來設計您想要的實驗可能會更容易。 DSD 是一個特例使用別名最佳標準的定制設計。
回复：DSD 集成重複和多個採樣點的兩個阻塞變量？謝謝維克多，這真的很有幫助。 我確實可以測量全天的所有條件和所有重複，這為我提供了大量我不想丟棄的數據。 根據您的建議，我在網上找到了一個題為“JMP 學術：使用 JMP Pro 分析函數（又名曲線）數據”的講座，我對這種可能性感到興奮。 該工具使我能夠分析我的培養基成分，不僅可以分析細胞數量增長等單一結果，還可以分析所有生長階段的超有價值數據（初始滯後期、指數期的生長速率、穩定期的最大細胞密度、等），考慮到我的數據質量足夠高並且足夠密集。 一旦我構建了 RSM（而不是篩選階段），可能會更有用，但它令人興奮！
另外，感謝您提供有關如何實際使用 JMP 來完成我想要的任務的實用技巧。 作為一個只有谷歌來教我的人，對於有經驗的用戶來說似乎顯而易見的指針非常感激。
回复：DSD 集成重複和多個採樣點的兩個阻塞變量？謝謝你，馬克。 我正在做一個篩選實驗，我預計至少有幾個因素是不相關的，所以我想使用 DSD，因為它能夠折疊成一些對很少的主動效應更有意義的東西。 我意識到我提出的將日子變成多級分類因素的解決方案會阻止我使用它，這不是一個非常聰明的想法。
