美國能源部關於阻塞的孔板問題大家好，
我有一個客戶問題，我不太確定正確答案是什麼。情況如下：
- 生物技術工藝，他們嘗試優化複雜的緩衝液配方
- 因素：20 種成分 + 溫度
- 他們可以負擔 3 孔板，實驗條件為 84 孔
- 它們有一個線性約束、一些交互作用和二次效應
- 溫度只能根據每個孔板而變化。
現在問題是：
既然它是能源部因素，那麼從統計角度來看如何看待？阻礙因素、難以改變的因素？一方面，他們當然對溫度作為常規 DoE 因子（固定效應）感興趣，但它只有 3 次重複。這 3 個重複可能會與板間變異性混淆。
那麼分析結果的適當方法是什麼呢？
我希望這是有道理的;)
謝謝
佛洛里安
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題拜倫比我更了解這一點 - 但對於印版，您還需要了解實驗室的後勤工作，以設計出可執行的「良好設計」。通常，您需要使用“好的設計”而不是“最佳的設計”來進行可以執行的實驗。例如，就板加載而言，這是手動還是自動實驗？通常，您需要板內的區塊，因為完全隨機的實驗（沒有自動化）可能很難實施。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題為什麼不嘗試 252 次運行的裂區設計，將溫度作為難以改變的因素，並在可能的情況下使所有兩個因素相互作用？這將使分析變得更容易，因為您不必像將溫度視為一個區塊時那樣向模型添加整個繪圖列和隨機效應。我將啟動次數增加到 10 次，花了幾分鐘才完成。這也為您提供了添加約束的選項。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題早安@Byron_JMP ！感謝您的詳細回复，我喜歡這種方法，也喜歡對 Pro 的推動。
但有兩個限制：1) DSD 不適應線性約束，2) 增加超過 8 個額外運行的選項僅是 EA:)
到目前為止，我能夠產生的是 252 次運行的 RSM 設計，其中 Temp 作為 3 級阻塞因子。
溫度難以更改的裂區設計在幾個小時後並未收斂。
它確實透過創建隨機區塊來收斂（組遇到...）。
按照您的方法，首先假設溫度影響遠大於板與板之間的變化，對我來說，最簡單的方法似乎是使用Temp 作為3 級阻塞因子進行252 次運行RSM 設計，然後使用GenReg 的分析方法。
你怎麼認為？
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題我想到目前為止我可能不同意每個人的答案。
溫度的影響可能比其他任何因素都大得多，甚至板與板之間的變化與溫度無關
我會在三個板中以完全相同的方式設定實驗，然後在所需的溫度下運行每個板。
僅用 84 個孔和 20 個因子，他們正在尋找明確的篩選設計
這將為您提供 72 次運行，其中 12 個中心點（全為零）
在板上，這意味著第 1-7 行進行實驗運行，第 8 行開放用於對照等。板上的 12 根柱子中的每一根都有一個中心點。
然後在分析中，這些區塊有點不相關（在實際意義上），因此從模型腳本中刪除“:Block”
對每個板塊的分析將使他們發現因素，也許更高層次的術語很重要。透過所有額外的運行，他們將能夠估計大量的二次項和交互項（如果有的話）。
對於最終連接所有三個板，請小心建立來源列。
將該來源列重新編碼為連續的數字溫度值。
進入擬合模型，選擇所有 20 個變數和溫度，點擊 RSM 的巨集按鈕
選擇個性=廣義回歸，然後使用兩階段前向選擇
如果他們沒有 jmppro，就把它賣給他們，因為說實話，如果他們真的認為自己有 20 個因素可以真正做某事，他們就會買任何東西，即使他們只有三個盤子的預算。他們應該花更多的時間來決定他們需要進行什麼實驗。
回到真正的答案——
如果他們沒有專業版，則對每個溫度使用 Fit Definitive Screening（：刪除區塊）。比較參數表以查看不同溫度下的結果是否不同。適合最終篩選將有助於找出哪些變數不重要。
在組合資料表中，使用擬合模型和 RSM，但僅針對活躍因素，包括溫度。
這裡的關鍵細節是他們正在研究 96 孔格式。擁有一個可執行的實驗比擁有一個完美的設計更重要。 （完美的設計大約有 808,182,895 次運行）
讓他們相信他們需要後續實驗來調整真正重要的因素也非常重要。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題是的，確實如此。他們計算出 3 個板對於這項任務是可行的（CDMO，他們想將其作為程式出售）。
因此，您可以認為板是隨機效應（正如所討論的，甚至是井位置），但他們也想研究溫度，他們只能根據每個板進行調整。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題謝謝@russ_wolfinger @Chris_Kirchberg @DonMcCormack ，
已經很有意義了。我與他討論了整個板上的隨機化，他認為孔位置沒有影響。
所以為了確保我理解設計設定的建議。在客製化設計中，他將透過以下方式創建設計
- 指定 20 個連續因子
- 將 Temp 指定為連續因子，但難以更改
- 設定線性約束
- 新增模型效果
- 將整塊圖的數量設定為 3
正確的？
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題抱歉，早上我沒有好好思考。 @DonMcCormack有一個比我更正確的答案，但我仍然不會只用 3 個板子進行臨時更改。每個板一個溫度或兩個板一個溫度和一個板一個溫度可能會給出一個總體概念，即存在效果，但正如唐所說，功率會如此之低，因此對這種差異沒有任何真正的信心。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題我同意@russ_wolfinger 的觀點，即您處理的是有點複雜的裂區設計。我將溫度視為一個難以改變的因素。僅使用三個孔板，溫度的功率將非常低，可能如此低，只有巨大的效應才會具有統計顯著性。也就是說，進行統計測試仍然是件好事，以避免得出結論：在實驗噪音範圍內的大事物之間存在差異。雖然最合理的方法是將板的行和列視為隨機效應，但它可能會使使用者的分析變得複雜。如果他們對此感到滿意，那就去做吧。當我過去不得不處理這種情況時，常見的替代方法是忽略板外圍的孔，並假設行和列之間的變異性可以忽略不計，通過消除兩個額外的隨機效應來簡化分析。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題為了清楚起見，他們有 3 個板，每個板只能有一個溫度？僅使用 3 個板，他們甚至無法估計兩種不同溫度設定的變異數或效果。每個溫度至少需要 2 個。特別是因為溫度是分割圖的圖/塊。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題幫助避免混淆的一個好的開始方法是將溫度視為連續協變量，並將板指定為隨機效應，也可能將 row(plate) 和 col(plate) 指定為隨機效應。
這是一個裂區場景，一些深入的範例討論位於https://www.amazon.com/JMP-Mixed-Models-Ruth-Hummel/dp/195236521X?asin=1951684028&revisionId=&format=4&depth=1
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題我仍然堅持對每個溫度/板級別進行完全複製設計的想法。
對於 RSM 模型來說，20 個因子是不切實際的，無論是從所需的運行次數來看，還是在不犯錯的情況下移出 252 個組合的實用性都非常困難。對機器人進行編程來進行組合也許是可能的，但我不知道有一個機器人系統可以處理 20 個組件，也許他們有一個？
如果他們確實需要 20 個因素，那麼 DSD 確實是正確的方向。對於違反線性約束的運行，將板上的孔留空並將資料報告為分析缺失，或無論如何都進行運行，不會有足夠的不良運行來破壞實驗。對於額外的運行，只需像 JMP 一樣添加虛擬變數即可。這與增加額外因素完全相同。例如，用20+8個因子進行設計，然後刪除多餘的8列。折疊結構將會在那裡。額外運行選項比解釋虛擬運行概念更簡單。 （注意：8 個額外因子添加16 個遊程。總遊程= 因子* 2 + 1。應該能夠檢測10 或11 個活躍因子及其高階項，假設20 個因子中大約有一半是活躍的，這可能是拉緊）。 @DonMcCormack可以仔細檢查我嗎？
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題
對於違反線性約束的運行，將板上的孔留空並將資料報告為分析缺失，或無論如何都進行運行，不會有足夠的不良運行來破壞實驗。
請記住，DSD 中缺少的運行往往會破壞某些東西（您還需要隱藏/排除相應的折疊運行和/或使用 GenReg 之類的東西來進行分析）。
回覆：美國能源部關於阻塞的孔板問題對於進行這樣的實驗，我有兩個擔憂。首先，我討厭放棄跑動的想法。這與為什麼能源部比臨時實驗更好的原因適得其反。其次，由於雙因素交互作用如此之多，而資訊卻如此之少（我假設如果他們了解更多，因素就會更少），因此您面臨著存在大量活躍 2FI 的風險。 DSD 在這些情況下表現不佳。我會將其視為篩選實驗，而不用擔心二次效應。每個板運行 252 次，您就足以估計所有主效應和 2FI。鑑於存在三個板，2FI 的功率應該根據限製而定。
順便說一句，當我嘗試創建這個設計時，我最終在 5-10 分鐘後殺死了設計生成。我不確定我是否沒有讓它持續足夠長的時間，或者它根本不起作用。我會隔夜再試一次，然後讓你知道會發生什麼事。
