幾個因素之間的顯著性大家好，
我想研究六個因素對蒸發的影響（最後我希望有一個「嚴格」的模型，其中可能存在交互作用效應和冪項）：
我已經知道前四個對蒸發有很大影響，並且想知道後兩個（板負載、體積/孔）是否也應包含在研究（模型）中。
您建議如何進行實驗？ 首先找出兩個因素（板負載、體積/孔）是否重要（如何為此目的設置 DOE？），然後繼續進行 DOE（增強 DOE？）以獲得更準確的信息，這是否是最有效的方法關於這些因素及其（可能的）交互作用？
先感謝您！
此致
實驗設計回覆：幾個因素中少數因素的重要性我的第一個問題是，您是否真的希望將除其中一個因素之外的所有因素都作為離散數值？
回覆：幾個因素中少數因素的重要性不，這不是強制性的。 這些因素也可以被視為連續數值。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性下一個問題...您處於篩選模式嗎？ 或是針對您的學習的最佳化模式？ 您具體的實驗目的和目標是什麼？
回覆：幾個因素中少數因素的重要性我對情況了解不夠，無法提供具體建議，也許我的想法沒有用。
我確實有一些問題/意見：
不確定我明白回應是什麼？ 是嗎速度蒸發？ 什麼蒸發（我假設是某種液體）？ 它是如何決定的（例如，增量體積、增量重量...）？ 你研究過測量過程嗎？
」我想研究六個因素對蒸發的影響（最後我希望有一個「嚴格」的模型，其中可能存在交互作用效應和冪項）： 」
您想要一個模型來解釋和/或預測嗎？ （皮特在問什麼）。 該模型應該是有用且合適的。 擁有複雜（嚴格）的模型並不會讓事情變得更好（我想說事實恰恰相反）。
」我已經知道前四個對蒸發有很大影響，並且想知道最後兩個（板負載、體積/孔）是否也應該包含在研究中（模型）」。 您是如何研究前 4 個因素的（例如觀察、實驗）？ 研究這 4 種情況時，板載量和體積處於什麼水準？ 如果它們是恆定的，那麼您研究的 4 個因素的影響取決於這些水平（它們是推理空間的一部分）。 如果它們發生變化，就會導致實驗誤差。 實現設計空間和推理空間將影響實驗對預測的有用程度。
「不幸的是，未來的實驗（未來的試驗、明天的生產）將受到與影響本次實驗的環境條件（溫度、材料、人員）不同的影響……這只能透過對主題的了解，可能需要進一步的實驗來幫助覆蓋更廣泛的條件，人們可以決定，未來的環境條件是否與今天的環境條件足夠接近，以允許使用手頭的結果，儘管有犯錯的風險。”
戴明博士
從科學角度來看，較高的 T（如果是溫度）、較長的暴露時間、增加的搖動速度和不加蓋子似乎會增加蒸發速率。 該材料的表面積是多少蒸發？ 環境條件如何（例如露點）？ 在未來材料的實驗中蒸發的材料有多大代表性？
我不確定我理解你的等級設定。 如果等級平衡且等距，則分析會更容易（例如，T 位於 20、27、34；ExpTime 位於 4、7、10）
回覆：幾個因素中少數因素的重要性我還沒有做任何測量。 首先，我想確定是否板負載體積/孔是重要因素。 其次，這是研究的主要目標，我想要一個蒸發（速率）的預測模型。 蒸發是我想減少的副作用。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性「不確定我是否明白回應是什麼？ 是蒸發速度嗎？ 什麼蒸發（我假設是某種液體）？ 它是如何決定的（例如，增量體積、增量重量...）？ 你研究過測量過程嗎？”
響應是液體的蒸發速率，我希望將這種不良影響最小化。 透過稱重剩餘液體來測量蒸發速率。
「你想要一個模型來解釋和/或預測嗎？ （皮特在問什麼）。 該模型應該是有用且合適的。 擁有複雜（嚴格）的模型並不會讓事情變得更好（我想說事實恰恰相反）。”
正如在回答皮特的問題時已經解釋的那樣，首先，我想更好地了解影響蒸發的因素有哪些（是這板負載和體積/孔重要因素？ ），其次，獲得一個預測模型，我將用它來減少蒸發。
“你是如何研究前 4 個因素的（例如觀察、實驗）？”
透過觀察我知道前 4 個因素會影響蒸發。 這也符合我的化學/物理知識。 我有一種“感覺”，最後兩個因素也可能對蒸發產生影響。 我想透過進行實驗/測量來確認/拒絕這一點。 我假設這些測量結果也可以在 DOE 中使用（DOE 的目的是建立預測模型）。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性我通常喜歡使用 DOE 連續解決問題。 從小處開始。 邊走邊學。 基於整合新知識和資訊做出未來決策。 因此，從板負載的簡單 2^2 全階乘開始（注意，我建議板負載僅使用 2 個水平，您不需要 3 個水平來評估顯著性）和體積/孔應該讓您了解它們的影響。 然後根據結果，根據你學到的知識來規劃第二次實驗。 太多不同的途徑無法為您提供單一建議。 當你及時行進時，請記住噪音。 阻止是你的朋友。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性謝謝你的解釋。 雖然我同意順序調查，但恕我直言，最好從一個大的設計空間開始，希望插。 我的意思是從很多因素開始。 問題是推理空間。 推理空間越小，結果在未來成立的可能性就越小（當條件總是改變時）。 如果您只對 2 個因素進行實驗，那麼其他因素在此實驗期間「在做什麼」（例如，它們是否發生變化？它們是否恆定？）。 由於您尚未對4 個因子的影響進行量化或排序，為什麼不運行分辨率較低的6 因子設計，其中因子處於2 個水平（例如，2^6-2 res IV、16 個處理或2^6 -3 res） III、8個治療）。 下一次迭代可以幫助理解更複雜的模型術語（例如，非線性）。 同時，您可能想要執行重複並估計因子對蒸發速率的平均值和變化的影響（或至少最小化測量誤差）。
最後，我總是建議你設計多個選項（沒有人知道先驗的「最佳」設計。 對於每個選項，預測您可以學到什麼（例如，可以估計哪些效果，哪些效果可能會被混淆，哪些不在研究中）。 將這些知識與資源需求進行權衡。 選擇一個並準備迭代。 第一個實驗的目的是設計一個更好的實驗。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性我喜歡「從小事做起」的想法:)但另一方面，我也有同樣的擔憂：
「推理空間越小，結果在未來成立的可能性就越小（當條件總是改變時）。 如果您只對 2 個因素進行實驗，那麼其他因素在該實驗期間「在做什麼」（例如，它們在變化嗎？它們是恆定的嗎？）。
我想如果沒有重大影響的話板負載和體積/孔在進行 2^2 階乘之後，仍然有相當大的機會，這 2 個因素仍然對在 2^2 階乘實驗中保持不變的 4 個（顯著）因素的某些不同組合產生影響。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性我不明白「希望插入」是什麼意思。你能解釋一下嗎？
回覆：幾個因素中少數因素的重要性在我的 2^2 全階乘推薦中，我對您的評論做出反應，「…首先…」。 如果你覺得“…這兩個因素仍然很有可能對 4 個因素的某些不同組合產生影響…”，我對設計更大的實驗沒有任何爭議或問題。 您剛剛用文字描述了估計整個過程空間之間的交互效應的願望。 因此，建立一個專門提供所需互動效果估計的最佳設計是正確的方法。
回覆：幾個因素中少數因素的重要性首選的是設計空間足夠大以“包含”最佳條件（給定當前材料和技術）。 您可以快速收斂到最佳值。 如果您的設計空間太小，那麼您將必須移動當前空間才能達到最佳效果（本質上是推斷）。 我承認，實驗設計中最常見的「錯誤」之一是初始設計中的水平設定太窄。 似乎有一些公開或潛在的嘗試在第一個實驗中找到最佳方案（當然，這是由管理層對一次性解決方案的渴望所驅動的）。
我們總是在尋找最佳方案卻似乎永遠無法實現的原因是：
1. 我們從不從 ALL 開始調查（我們總是選擇一些子集），並且
2.新材料、新技術的不斷發明，拓展了研究的維度空間
