增强设计不考虑协变量因素我正在使用自定义设计筛选反应，该设计生成了 6 个连续因子和 2 个协变量因子，其中 1 个连续因子设置为难以改变，3 个整图，24 次运行。我已经运行了 8 次反应，难以改变的因子（温度）比最初想象的更容易改变。所以我想将设计更改为更能预测温度效应的设计。
我尝试通过以下方式实现此目的：将温度因子变化改为简单，删除我尚未运行的 16 个实验，并使用增强设计添加 16 个新运行。然而，这没有奏效，因为生成的运行不遵循协变量因子。如何让增强设计遵循协变量因子？
我已附加 JMP 文件，我正在使用 JMP Pro 17。
实验设计回复：增强设计不尊重协变量因素你好@DecilePlatypus ，
欢迎加入社区！
我认为继续您的 DoE 的最简单方法是使用Augment Designs平台，正如您所注意到的。
在您的案例中，协变量 PC1 和 PC2 不是独立的，因为它们与特定溶剂相关。因此，只需要一个协变量值即可识别设计中使用的溶剂。
您可以将温度因子变化属性从“困难”更改为“容易”，然后在增强设计窗口中将您的 7 个因子添加为 X（6 个连续因子 + PC1）并将产量添加为 Y：
然后，您可以选中选项“将新运行分组到单独的块中”，然后单击“增强”（或指定不同类型的设计增强）。
确保所有因素的主效应都已输入到“模型”面板中（如果已选中将新运行分组到单独块中的选项，则添加“块”效果），并定义合适的运行次数（包括已完成的 8 次运行）。在此示例中，我总共指定了 20 次运行：
启动增强设计生成并创建表后，我可以通过使用协变量数据表（以 PC1 作为连接变量）中的信息更新设计表来添加列 PC2 和溶剂名称。
为了获得最大的差异/变化，在运行中选择了溶剂：
您可以尝试几种增强设计，并通过比较设计平台进行比较，以选择适合您需求的设计。一些额外的建议：
- 您也可以在此筛选阶段从较少的溶剂开始（例如 3），然后根据最大差异和化学变异性进行选择（例如三丁胺、TMU 和甲基环己烷）。
- 使用分类因子（溶剂名称）进行设计创建可能更有帮助，以避免所用溶剂重新分配时出现任何不平衡，然后在表中添加 PC 并使用它们进行分析。
一些先前的讨论可能会对您有所帮助：
一个多级（3+）分类变量和多个连续变量的有效 DOE
Re: 如果试验自变量为分类变量，响应为连续变量，是否可以使用正交设计进行筛选？ - JMP User Community
我附加了您的数据表以及用于生成增强设计的附加脚本。
希望这个第一个回复能够对你有所帮助。
回复：增强设计不尊重协变量因素嗨@Victor_G
谢谢你的帮助。仅增加一列的问题是，最终的设计将无法探索 PC2 中的太多空间。使用你的方法只会生成 TMU 或三丁胺的运行，这会最大化 PC1，但在 PC2 中还有很多不足之处。
回复：增强设计不尊重协变量因素你好@DecilePlatypus ，
是的，这里最好的选择是使用溶剂名称作为分类因素来增强原始运行，以确保增强设计在溶剂选择方面不会失衡。
在增强设计中总共使用了 20 次运行，我对实验中的溶剂选择进行了更加平衡的设计：
PC1 和 PC2 的功率更加均匀：
因此，最好的选择可能是在设计生成中使用名称，但在分析中使用 PC（使用带有协变量表的更新表在增强设计表中添加 PC，并以名称作为连接变量）。
您可以在我之前的帖子中阅读其他建议，其中一个与您描述的情况有关（实验中溶剂选择的不平衡），另一个与所研究的不同溶剂的数量有关。
通常，从协变量中的溶剂列表中删除二恶烷可能会有所帮助。以下是添加了 12 次运行（总共 20 次）但不考虑协变量列表中的二恶烷的功效分析：
我附加了数据表，其中添加了第一个（平衡）设计和第二个（不含二恶烷）的脚本作为示例。
