你好 ，
我想設計一個實驗來研究活性材料濃度和最終粒徑之間的關係。我想測試 10 個不同的活性材料供應商，看看活性材料濃度如何影響最終的顆粒尺寸。
由於材料非常昂貴，我正在尋找一種有效的實驗設計，可以提供有意義的見解，同時最大限度地減少材料的使用。
你能建議我應該如何設計這個實驗嗎？
謝謝
你好@YanivD ，
請在下面找到我的想法：
一般來說，為了更好地理解因素之間的關係，通常我會採用實驗方法的順序設計，在開始時使用具有“粗體”（盡可能分開）水平設置和緊密的 2 水平部分因子設計。控制實驗噪音（使用不同的噪音策略，例如隨機化、映射噪音因子、保持它們恆定或更好地使用它們作為因子等），以便顯現出重要的少數效應，然後使用它們來進行實驗。
如果您距離目標不遠，為了節省一些運行，我會從折疊設計（Res III）開始，以了解每個因素的效應大小及其相互作用，一旦您對響應中生成的變化感到滿意，您就可以折疊設計以提高分辨率並開始處理混雜因素，篩選出非活躍因素和相互作用，然後繼續將推理空間推向最佳點。一開始我不會運行重複，而是根據效應的稀疏性，使用丹尼爾圖篩選出因素，以了解統計顯著性，一旦接近目標（需要處理的因素少得多） ）您可以使用RSM 方法更好地對最佳點附近的表面進行建模，進行複製以改進預測等
現在，關於您的案例，您能否提供更多信息，這 10 家供應商是否提供相同的產品，您需要選擇其中之一？您知道流程因素及其雜訊是否會影響每個供應商的績效嗎？
如果選擇區塊策略，我仍然會使用過程因子和已映射的雜訊作為遵循上述相同策略的因子來運行部分因子設計，而不是為每個供應商運行重複，查看每個供應商的平均值變化並使用統計測試來判斷供應商是否存在統計差異，但這完全取決於您考慮到每次運行的成本和您已有的資訊。
一旦您為第一個區塊運行第一個部分因子設計，您可能能夠說出重要的影響，並且它們對其他區塊有意義，您可以使用這些知識來完善其他區塊的實驗。
因子設計的模組聽起來可能不像是運行次數最少的策略，但我相信它將幫助您建立有關工藝因子及其與供應商材料的相互作用的堅實知識基礎。
如果您想進一步討論該主題，請告訴我，
真摯地，
