如何分析已有的实验数据，进而进行增强设计？我是 JMP DOE 的启动人。 我有150个实验数据。 这 150 个实验并非由 JMP DOE 设计。
现在，我想添加更多的实验，但是，由于有更多的 15 个因素，如果我假设所有因素都通过增强设计与其他因素进行两因素交互，那么似乎需要太多实验。 所以，我的想法是首先确定通过明确筛选设计进行两个因素相互作用，然后仅考虑必要的两个因素相互作用进行增强设计，对吗？
回复：如何分析现有的实验数据，然后进行增强设计？我认为我要做的第一件事就是评估您已有的数据。 评估设计平台将提供帮助（DOE > 设计诊断）。 它可以告诉您效果之间的强度和相关程度。
您可能会发现您拥有的数据对于确定重要因素很有用。 您可以通过额外的运行来增强这一点以改进信息。
如果您一开始没有数据（或者如果您认为您拥有的数据没有价值），那么明确的筛选设计将是一个很好的方法，因为它可以有效地筛选大量因素：如果全部都运行 33 次因子是连续的，您不选择任何额外的运行。 一个折衷方案是，您无法估计所有 2 因素相互作用，但通常预计只有少数相互作用是活跃的。 同样，您可以增强以改进有关活跃因素的信息。
你可能会发现我的博客系列如果您不熟悉效果之间的相关性等概念，那么很有用。
