大家好，
这可能非常基础，但作为 JMP 的新手，我在设置 DOE 方面遇到了很大的困难，该 DOE 允许我评估许多因素，包括 24 孔板中的列数和行数（及其相互作用） 。我的问题是，当我尝试在设计中包含列和行时，某些位置可能会出现两次，而有些位置则根本不会出现。如果我尝试进行包含所有其他因素的设计，然后手动将位置添加到结果表和模型中，VIF（即共线性）有时会非常高。对于 96 孔检测来说，这也可能是一个问题，尽管可能不是那么严重，因为重复可能会因巧合而分散得更多。
经过一段时间的努力后，我显然找到了一个解决方案，即将列和行作为协变量因子包含在设计中。具体来说，我制作了一个包含所有行/列组合的数据表，并使用该表从 DOE 菜单中激活选择的自定义设计。这使我能够在实际设计中将行和列作为协变量因素包括在内，并且随机化现在似乎考虑了位置并最大限度地减少了设计表中的共线性。
请注意，如果您的设计涉及的板数多于 1 个，则需要复制 24 种不同的行/列组合，次数与您希望包含的板数相同。附加文件“24_plate-9_runs”只是 9x24 个位置，我将其用作“24DWP_DOE-example”中找到的 DOE 的输入。在这里，我将 3 个板 x 3 天分别列为“很难”和“非常难”改变因素，从而形成一个设计，使我能够每天、板与板和孔与孔进行评估变化以及列数或行数的任何系统影响。请注意，在随附的示例中，我已手动对孔位置进行了排序，以便我可以使用液体处理器来添加酶。
请告诉我是否有更简单的方法来实现这一目标，或者如果由于某种原因我的方法在最终设计的质量方面存在缺陷。
你好
我对能源部也很陌生，也遇到过类似的问题。我发现，当我将行和列添加为分类因素时，使用 D 最优设计作为最优标准（自定义设计（红色三角形）--> 最优标准）为我提供了准确的分布。有时我不得不增加计算时间以确保正确的分布（自定义设计（红色三角形）-->设计搜索时间）。对我来说 60 秒就足够了。
我希望这有帮助，
凯瑟琳
