大家好，
這可能非常基礎，但作為 JMP 的新手，我在設定 DOE 方面遇到了很大的困難，該 DOE 允許我評估許多因素，包括 24 孔板中的列數和行數（及其相互作用） 。我的問題是，當我嘗試在設計中包含列和行時，某些位置可能會出現兩次，而有些位置則根本不會出現。如果我嘗試進行包含所有其他因素的設計，然後手動將位置新增至結果表和模型中，VIF（即共線性）有時會非常高。對於 96 孔檢測來說，這也可能是一個問題，儘管可能不是那麼嚴重，因為重複可能會因巧合而分散得更多。
經過一段時間的努力後，我顯然找到了一個解決方案，即將列和行作為協變量因子包含在設計中。具體來說，我製作了一個包含所有行/列組合的資料表，並使用該表從 DOE 選單中啟動所選的自訂設計。這使我能夠在實際設計中將行和列作為協變量因素包括在內，並且隨機化現在似乎考慮了位置並最大限度地減少了設計表中的共線性。
請注意，如果您的設計涉及的板數多於一個，則需要複製 24 種不同的行/列組合，其次數與您希望包含的板數相同。附加文件“24_plate-9_runs”只是 9x24 個位置，我將其用作“24DWP_DOE-example”中找到的 DOE 的輸入。在這裡，我將 3 個板 x 3 天分別列為「很難」和「非常難」改變因素，從而形成一個設計，使我能夠每天、板與板和孔與孔進行評估變化以及列數或行數的任何系統影響。請注意，在隨附的範例中，我已手動對孔位置進行了排序，以便我可以使用液體處理器來添加酵素。
請告訴我是否有更簡單的方法來實現這一目標，或者如果由於某種原因我的方法在最終設計的品質方面存在缺陷。
你好
我對能源部也很陌生，也曾經遇到類似的問題。我發現，當我將行和列添加為分類因素時，使用 D 最優設計作為最優標準（自訂設計（紅色三角形）--> 最優標準）為我提供了準確的分佈。有時我必須增加計算時間以確保正確的分佈（自訂設計（紅色三角形）-->設計搜尋時間）。對我來說 60 秒就夠了。
我希望這有幫助，
凱瑟琳
