能源部後續行動親愛的，
我對 6 個因子（主效應、二次效應、交互作用）進行了第一次 DoE（i-optimal）。
在這些因素中，溫度起著重要作用，我想添加新的實驗來在更窄的溫度範圍內測試其他因素。
最初測試的溫度條件在35至80°C之間。我只想添加 70-80°C 範圍內的運行。
這次後續實驗的目的是提高統計能力來檢測該溫度範圍內其他因素的影響。
我應該如何在 JMP 中執行此操作？
感謝您的幫忙！
實驗設計回覆：能源部後續行動你好@PYS ，
您可以使用Augment Designs 平台輕鬆完成此操作。
一旦指定了因素和反應，您就可以更改因素的範圍以減少（或增加）因素的範圍：
我不知道這個選項有多大相關性和可能性，但是您是否考慮過擴大其他因素的範圍？
希望這個答案能幫助你，
回覆：能源部後續行動親愛的維克多，
感謝你的回覆。
問題是，我們懷疑（出於技術原因）只有高溫下的數據才有效。
所以;我們希望在高溫下提高我們的知識，同時又不失去我們收集到的資訊。
也許增強不是正確的選擇？如果我們決定在更窄的溫度範圍（70-80）內進行另一次 DoE，我們可以添加先前僅在 80°C 下進行的運行嗎？
下一個 DoE 將包含不同的隨機區塊（我們每天只能進行 3 次實驗），我應該如何處理先前的實驗（也是在不同的隨機區塊中獲得的）。我是否應該創建兩個隨機變數（1 個用於日區塊，1 個用於“DoE”區塊）？
我有點迷茫
磷
回覆：能源部後續行動好的，我明白了。
我認為增強設計仍然比從頭開始更好，因為可以利用一些有關因素影響的先前資訊並有助於減少所需的實驗次數。
在增強時，您可以勾選「 將新的運行分組到單獨的區塊中」。我真的建議將此選項作為一項保護措施進行檢查，因為它可以幫助您考慮並減輕在初始實驗集和增強實驗集之間對您的反應產生變化或方差差異的風險。
然後，如果您想在增強設計中添加區塊，這可能是可行的，但並不簡單：
- 使用預期的總運行次數來增強設計（3 的倍數，在此處重新創建的示例中，我從 34 次運行 I 最優 RSM 設計開始，並且借助增強設計平台添加了 12 次運行）：
- 在您的資料表中，使用選項「建立子集資料表」建立一個僅包含增強運行的表：
- 使用子集表上的平台自訂設計，使用選項“選擇協變數因子”從子集表中輸入您的因子（但如果您已選取選項“將新運行分組到單獨的區塊中”，則不是區塊因子，因為唯一的值將是 2 並且您將把這些增強運行重新排列成 3 個運行的隨機區塊）。增強的運行將用作候選集。然後，您可以在因素清單中新增一個阻塞因素（每個區塊運行 3 次）：
您也可以勾選「在設計中包含所有選定的協變量行」選項，以確保考慮並使用先前建立的增強運行。此步驟僅用於根據實驗約束將增強運行的順序重新排列為隨機區塊。
- 然後，您可以根據需要將區塊因子的設計角色屬性變更為「隨機區塊」（您也可以在使用屬性選項在擬合最小二乘平台中設定分析模型時更改它），並將具有增強運行的設計從自訂設計複製貼上（具有隨機區塊效應的順序）到您原始的完整增強設計資料表中，以替換增強運行的順序：
我建議不要將“阻止因素”合併到一列中，因為您有不同的目標並用於它們：
- 增強區塊有助於評估第一組實驗和第二組實驗之間的反應是否存在任何變化或差異（如果在統計和實踐上不顯著/有意義，則可能會在分析中刪除），
- 來自實驗約束的隨機區組可能不會直接用於分析，但有助於減輕效應可能與實驗當天混淆/混疊的風險（「不幸的隨機化」）。如果您已經從第一組實驗中獲得了一個隨機區組，那麼您可以將其用途擴展到新組並在分析中使用它。
可能有更優雅的選項來考慮您的實驗約束，但這種實用的解決方法應該適合您的用例。
希望這對你有意義並且能幫助你，
