JMP DOE 色谱数据表：如何输入未解析峰的值？我收集了色谱响应面 DOE 数据，目的是最大化整个色谱图中 4 个峰对的分辨率。对于其中一个峰对，在某些情况下分辨率太差，以至于无法计算分辨率。如果我为这些峰输入 0，那么我担心 DOE 分析会人为地将数据值偏向 0。如果我不输入任何值，那么分析将不包括这些数据点，以确定这些因子水平组合超出了我的设计空间。在数据表中包含有关未解析峰的信息的最佳方法是什么？
基础数据分析与建模实验设计视窗回复：JMP DOE 色谱数据表：如何输入未解析峰的值？不幸的是，我不是您的情况的专家，所以我只能提供一些一般性建议。您可以做什么取决于总 DF 中有多少是“缺失的”。当您在实验中遇到缺失或“特殊”或不寻常的数据时，您可以尝试以下方法：
1. 使用剩余数据的平均值（这将消除该治疗期间可能产生的任何影响），
2. 使用你在进行实验之前预测的值（是的，你应该始终进行预测），
3. 使用回归估计缺失的 Y 值（运行模型时，缺失的数据点为空（一个点）。忽略最高阶效应（或最不可能显著的效应）。保存预测公式并使用预测值，
4. 执行上述所有操作，看看分析结果是否一致。如果相对一致，则继续，如果不一致，则考虑再次运行该处理（以及您确实有数据的一些处理，以解释潜在的阻断效应）。
5. 改进您的测量系统并重新测量（您是否在实验前评估过测量系统？）
6. 开发另一种现象测量方法（替代 Y）
编辑：顺便说一句，如果您正在运行响应面设计，那么您不应该遇到这种情况。RSM 是最适合在您了解推理/设计空间和噪声（例如测量误差）之后运行的优化设计。
回复：JMP DOE 色谱数据表：如何输入未解析峰的值？您好@OrthogonalNoise ：这可能有用也可能没用……您可能已经考虑过这一点。但是，很明显，您在探索此 DOE 的范围时过于大胆（查看@statman的编辑评论）。我希望该方法具有一些最低分辨率标准。对于稳健的方法，我希望峰值顺序在运行之间也保持一致。
回复：JMP DOE 色谱数据表：如何输入未解析峰的值？感谢您的意见，statman！我将按照您写的内容来解决您的问题：
1) 按照您所述的原因，这种方法行不通。这些“缺失”值基本上意味着响应位于响应分布的低端，但太低以至于无法计算出数值。使用平均值肯定会抵消这种效果。
2) 不确定我的经理是否同意使用这些值来构建模型（预测将基于不相同的先前的 DOE），但这绝对是需要牢记的事情，以防万一。
3）这会更容易说服我的经理使用，但由于我们正在向模型中添加假设数据，因此仍然不是首选方法。
4) 当我在缺失数据中添加零或以其他方式处理它以查看对模型的影响时，我一直在使用这种策略。这通常是我在小组会议上捍卫或驳斥一种方法的方式。（如果两种方法普遍一致，那么我们会选择我们认为最好的方法并继续前进……如果不一致，我们会仔细查看数据以试图理解为什么两种数据方法不一致）。
5) 这个测量系统非常可靠，所以我不太担心这一点。大多数分析都是自动化的，我们在维护良好的色谱系统上使用直接从供应商处获得的预标记标准，我们经常使用该系统测量多种类型的测定和每种测定的多种分子的准确度、精确度、线性等，没有任何问题。
6) 这是我们决定的解决方案。我们发现了另一个参数“Start p/v”，它测量峰开始时峰与谷的比率。我们发现，这种响应与分辨率基本呈线性关系，并在分辨率无法计算值时给出值。这给出了来自 DOE 的值，我们可以使用该值来创建模型，如果我们将其输入到缺失值中，该模型不会人为地将数据推向 0。
编辑评论：我们从响应面开始，因为我们确实有大量关于使用不同荧光标签的大多数因子的数据，并且没有预期太大差异。我们遇到麻烦的特定峰值对在之前的 DOE 中没有表现出这个问题，但我们确实在没有数据的 DOE 中更改了我们的一个因子。我们的其他 3 个响应效果很好，但这个让我们陷入困境。事后看来，我们应该在进入响应面 DOE 之前筛选这个新因子，但我认为我们能够使用替代 Y 响应使其发挥作用。
回复：JMP DOE 色谱数据表：如何输入未解析峰的值？是的，当峰值完全没有解析时，峰值分辨率在低端会变得棘手，因为当峰值彼此太接近时，您无法计算值。我们正在使用这个 DOE 来设置我们的分辨率标准，因此除了它们需要能够计算分辨率之外，我们还没有任何其他标准。不过，我们找到了一种解决方法，使用与分辨率成线性关系的替代响应。
