連続因子を 1 つ追加し、カテゴリ パラメーターの 2 レベルを削除することによって DOE を拡張するOK、これが私が持っているDOE設計です:
3 つの連続因子と 2 つのカテゴリ因子があります
X1 (-1,1)
X2 (-1,1)
X3 (-1,1)
X4 (X4_1、X4_2、X4_3、X4_4)
X5 (X5_1 および X5_2)
X6 連続因子を追加して設計を強化したいと考えています。 そして、X4 の 2 レベルと X5 の 1 レベルを削除します。
私が支援を希望している DOE の状況は次のとおりです。
- オーグメントデザインのレベルを削除できないようです (X4、X5 など)
- 拡張デザインに X6 を追加できません (新しい列を手動で作成してから拡張に別のレベルを追加することしかできません)
私にとっては、新しいカスタム デザイン (以下に添付: フォローアップ デザイン) を作成することで、実行する追加実験の量が最小限に抑えられるように思えました。 X6 と、X4*X6 相互作用と X6^2 という 2 つの追加の質問にのみ答えるために、モデルに入力した内容を変更する必要がありました。
それは正しいアプローチですか?拡張設計には制限があり、必要なこと（つまり、カテゴリレベルを削除し、連続パラメータを追加する）を行うことができません
ありがとう
ヤスミン
Re: 連続因子を 1 つ追加し、カテゴリ パラメーターの 2 つのレベルを削除して DOE を拡張するこんにちは、ヤスミンさん
あなたが説明したように拡張できない理由は、最初の実験のデータのプロパティに関係しています。
X4 (または任意の因子) の因子水準を削除することはできず、水準を追加することのみ可能です。 無視したいレベルのデータがすでにあるからです。 完全な拡張設計で適合モデルを起動する場合、JMP は何をすべきですか? 悪いレベルの行を省略しますか? そうなると、他の要素に関する情報が失われます。
連続因子を追加する場合も同様の問題です。 拡張後にのみ新しい係数の値の記録を開始した場合、元の行のデータがすべて欠落しており、モデルの適合によってそれらのデータが破棄されます。 新しい連続因子を追加できるのは、その因子の既存のデータが既にある場合のみです。最初の研究では一定に保たれていたか、制御されていないものの値が記録されていた可能性があります。 どちらの場合も、既存のデータを最初の設計に追加し、それを使用して拡張することができます。
Re: 連続因子を 1 つ追加し、カテゴリ パラメーターの 2 つのレベルを削除して DOE を拡張するジョーダンさん、ありがとう！
Re: 連続因子を 1 つ追加し、カテゴリ パラメーターの 2 つのレベルを削除して DOE を拡張するこれについてさらに調べてみました。 実際、拡張設計では、数レベルのカテゴリ因子のみを使用して拡張を回避する方法があります。
秘訣は、因子制約を追加し、不要なカテゴリレベルを選択することです。
複数の制約に「AND」の代わりに「Or」を使用すると、X4 から 2 つの要素、X5 から 1 つの要素を削除できます。
私のフォローアップの質問は、8 つの実験は必要ないと思われるため、追加する追加の実行の数をどのように減らすかです。
