如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素你好，
我正在設計一個 DOE，其中有 6 個可控因素和 2 個不受控制的因素。
當使用定制設計時，我可以將因素設置為不受控制，但是通過明確的篩選，我不能。
1.) 有沒有辦法在最終篩選設計中設置不受控制的因素？
2.) 如果不是，如何解釋不受控制的因素？
謝謝！
實驗設計視窗回复：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素你好@MetaLizard62080 ,
我認為這很簡單。 您只需為不受控制的因素添加列，並在執行實驗時添加它們的值。 然後將不受控制的因素作為影響納入模型分析中。
在自定義設計中添加不受控制的因素只需添加空列以供您記錄值，並將這些因素作為效果包含在模型腳本中。 如上所述，您可以輕鬆地為 DSD 執行此操作。
請注意，您將無法在特定的 Fit Definitive Screening 分析中包含不受控制的因素，因為這依賴於具有 DSD 折疊結構的所有因素。 但是，您可以進行擬合 DSD 分析來確定主動受控因素/效應，然後將不受控因素添加到生成的簡化模型中。 或者，您可以使用從所有受控和不受控因素效應開始的逐步分析。 我可能會兩者都做，看看他們是否得出相似的結論。
我希望這有幫助，
菲爾
回复：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素感謝菲爾的幫助！
所以一個後續問題。
我想測試 JMP 如何在設計 DOE 時處理不受控制的變量，因此我進入自定義設計，加載我的因子，對主效應進行建模，然後添加 2 個不受控制的因子。 然後，JMP 自動添加了更多運行，我認為是為了解釋與不受控制的因素相關的預期變異性的增加。 如果我無法在 DSD 中將這些變量設置為不受控變量，因此 JMP 不會添加運行，我如何確保有足夠的運行來準確建模這些因素？
是否最好在沒有這些因素的情況下繼續進行並追溯添加列，或者我可以將它們設置為受控因素，知道我無法達到目標，然後追溯添加數據，或者我可以使用“額外運行的數量”添加額外的運行“ 特徵。 你有什麼建議？
回复：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素好問題， @MetaLizard62080 。
每當您添加更多因子時，或者更確切地說，當您向要估計的模型添加更多效應時，JMP 都會在默認數字中添加更多遊程。 它們是受控因素還是非受控因素並不重要。 如果要估計更多效果，則需要更多運行。
在您的情況下，我很可能會在 DSD 對話框中選擇額外的運行，然後在創建設計後添加不受控制的因子列。 這假設您有資源來執行額外的運行。
相對於您可能希望估計的因素和影響的數量，DSD 是一個小型設計，因此即使您沒有需要考慮的不受控制的因素，額外的運行也會非常有用。
我希望這有幫助，
菲爾
回复：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素謝謝菲爾。
我感覺合理！ 我對此並沒有真正的材料限制，所以似乎是可行的方法。
回复：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素你好@MetaLizard62080 ：您能補充一下“不受控制”的具體含義嗎？ 我問是因為這些不受控制的因素可能是隨機效應，也可能是固定效應……它們可能對模型/結果/解釋/等產生很大影響。
回复：如何使用明確的篩選設計來解釋不受控制的因素@MetaLizard62080 @菲爾_凱，這裡的好帖子。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/bc-p/46508#M3289
回覆：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素嗨菲爾@Phil_Kay
這是我也想嘗試的方法。您是否有關於向 DSD 新增不受控制的因子列的任何參考？如果可能的話，最好能看到一個例子。在這方面， @MetaLizard62080它對你有用嗎...？
感謝對此的任何評論
乾杯
巴里
回覆：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素謝謝@Phil_Kay ，會看一下。
巴里
回覆：如何使用明確的篩選設計來考慮不受控制的因素嗨@barry78 ，
我不知道實驗者在 DSD 中添加不受控制的因子列的任何真實例子。對不起。
然而，我的同事@Peter_Polito 寫了一篇關於具有不受控制因素的實驗（不是 DSD）的部落格。
如果您對該方法有具體問題，我建議您作為新線程發布。
希望這可以幫助，
菲爾
